Fundamentele Inteligenței Artificiale Agentice în GitHub
Intermediar
DevOps Engineer
Administrator
Developer
Solution Architect
GitHub
Află cum agenții de codare AI transformă dezvoltarea software prin planificare, acționare și îmbunătățire în cadrul fluxurilor de lucru GitHub.
Obiective de instruire
Până la sfârșitul acestui modul, veți putea:
- Definește inteligența artificială agentică în SDLC și distinge agenții de asistenți
- Explică și aplică planul → acționează → evaluează ciclul de viață în fluxurile de lucru ale agenților
- Descrie cum funcționează GitHub ca sistem de înregistrare și plan de control pentru activitatea agenților
- Identificarea responsabilităților, riscurilor, anti-tiparelor și cerințelor de trasabilitate în sistemele agenților
- Aplică modelul contributorului pentru a evalua lucrările generate de agenți
Cerințe preliminare
Înainte de a începe, ar trebui să fii:
- Un cont GitHub și familiaritate cu depozite, ramuri și pull requests
- Experiență de bază cu GitHub Actions și verificări de stare
- O înțelegere generală a ciclului de viață al dezvoltării software (SDLC)
- Familiarizare cu instrumente de dezvoltare asistate de AI (cum ar fi GitHub Copilot)
- Conștientizarea conceptelor de bază de guvernanță a depozitelor (de exemplu, recenzii, CODEOWNERS și protecția ramurilor)
Unele controale discutate în acest modul (de exemplu, seturi de reguli, protecția ramurilor și verificările obligatorii) trebuie configurate de administratorii depozitului sau organizației. Poți aplica în continuare modelul de supraveghere fără acces de administrator, dar aplicarea necesită permisiuni adecvate.