Kurso para sa AI Coding

Aralin 1 • Kung Ano Talaga ang Ginagawa ng AI Coding Tools

Ipinapaliwanag ang mekanika sa likod ng malalaking language model na ginagamit para sa pagbuo ng code. Ibinabatay ang lahat ng susunod na paggamit ng tool sa tumpak na konseptwal na pag-unawa.

Aralin 2 • Pagbasa at Pagtitiwala sa AI-Generated Code

Itinuturo ang kritikal na ebalwasyon ng AI output bago tanggapin ang mga mungkahi. Nagtatatag ng ugali ng pag-verify na pumipigil sa pagdami ng mga error.

Aralin 3 • Landscape ng AI Coding Assistants

Sinusuri ang mga pangunahing kategorya ng AI coding tools na available ngayon. Tinutulungan ang mga mag-aaral na pumili ng tamang tool para sa bawat uri ng gawain.

Aralin 1 • Pag-iwas sa mga Karaniwang Pagkakamali sa Prompt

Tinutukoy ang mga pinakamadalas na pagkakamali sa pag-prompt na gumagawa ng sirá o hindi secure na code. Pinipigilan ang masasamang gawi bago maging nakatanim.

Aralin 2 • Iteratibong Pag-prompt at Pagpino

Sumasaklaw sa multi-turn na pag-uusap upang progresibong pabutihin ang nabuong code. Binubuo ang ugali ng pagtrato sa AI bilang isang collaborative partner, hindi isang one-shot oracle.

Aralin 3 • Pamamahala ng Konteksto sa Mahabang Sesyon

Ipinapaliwanag kung paano nakaaapekto ang mga limitasyon ng context window sa kalidad ng code sa mahabang sesyon. Itinuturo ang mga diskarte upang mapanatiling magkakaugnay ang AI output sa malalaking codebase.

Aralin 4 • Mga Pattern ng Prompt para sa Karaniwang Mga Gawain sa Coding

Nagbibigay ng magagamit-muling prompt template para sa madalas na mga sitwasyon sa development. Pinabibilis ang pang-araw-araw na workflow sa pamamagitan ng pagbawas ng oras sa pagsulat ng prompt.

Aralin 1 • Pagbuo ng Boilerplate para sa API at Serbisyo

Nakatuon sa pag-scaffold ng REST at service layer code gamit ang AI prompt. Inihahanda ang mga mag-aaral para sa akselerasyon ng backend development.

Aralin 2 • Pagbuo ng Class at Data Model

Itinuturo ang AI-assisted na paglikha ng object-oriented na istruktura at data schema. Pinalalawig ang kasanayan sa pagbuo sa mas malalaking yunit ng code.

Aralin 3 • Pag-validate at Pag-integrate ng Nabuong Code

Nagtatatag ng workflow para sa ligtas na pag-merge ng AI-generated code sa isang umiiral na codebase. Pinipigilan ang pag-ipon ng mga bug sa integration.

Aralin 4 • Pag-scaffold ng Proyekto at Boilerplate

Gumagamit ng AI upang bumuo ng buong istruktura ng directory ng proyekto at mga configuration file. Inaalis ang paulit-ulit na gawain sa pag-setup sa simula ng bawat proyekto.

Aralin 1 • Diagnosis ng Isyu sa Performance at Memory

Gumagamit ng AI upang tukuyin ang mababagal na path ng code at kawalan ng episyente sa memory. Idinadagdag ang performance debugging sa AI-assisted toolkit.

Aralin 2 • Pag-unawa sa mga Paliwanag ng AI sa Error

Sumasaklaw kung paano i-interpret at i-validate ang mga paliwanag ng AI sa mga bug. Binubuo ang intuisyon sa debugging kasabay ng tulong ng AI.

Aralin 3 • Pag-debug ng Logic Error gamit ang AI

Tinutugunan ang mga bug na hindi exception kung saan mali ang output ngunit walang error na ibinabato. Pinalalawig ang AI debugging nang higit pa sa simpleng error message.

Aralin 4 • Epektibong Pag-feed ng Error sa AI

Itinuturo kung paano i-format ang error message at stack trace para sa pagsusuri ng AI. Pinapalaki ang katumpakan ng mga pag-aayos na gawa ng AI.

Aralin 1 • AI-Assisted na Pagsusuri ng Code

Gumagamit ng AI upang ilantad ang mga bug, paglabag sa istilo, at isyu sa disenyo sa umiiral na code. Pinupunan ang pagsusuri ng tao ng automated depth.

Aralin 2 • Pagpapatupad ng Coding Standards gamit ang AI

Itinuturo ang AI-assisted na pagpapatupad ng style guide at pinakamahusay na praktis ng koponan. Binabawasan ang alitan sa pagsusuri at pinapanatili ang konsistensya.

Aralin 3 • Pag-refactor ng Code sa Gabay ng AI

Sumasaklaw sa paggamit ng AI upang muling istruktura ang code nang hindi binabago ang pag-uugali. Binubuo ang kumpiyansa sa malakihang gawain ng refactoring.

Aralin 1 • Estratehikong Pagbubuti ng Test Coverage

Gumagamit ng AI upang suriin ang mga gap sa coverage at i-prioritize kung aling mga test ang idaragdag. Ini-uugnay ang pagbuo ng test sa mga sukatang kinalabasan ng kalidad.

Aralin 2 • Pagbuo ng Unit Test gamit ang AI

Sumasaklaw sa pag-prompt sa AI upang makabuo ng unit test para sa umiiral na function at class. Direktang pinabibilis ang pinakakaraniwang gawain sa pagte-test.

Aralin 3 • Pag-validate at Pag-maintain ng AI-Generated Test

Itinuturo kung paano i-verify na ang mga nabuong test ay tama at maintainable. Pinipigilan ang huwad na pakiramdam ng seguridad mula sa mababang kalidad na test.

Aralin 4 • Scaffold ng Integration at End-to-End Test

Pinalalawig ang AI test generation sa mga multi-component at full-flow na sitwasyon. Inihahanda ang mga mag-aaral para sa pagte-test ng makatotohanang interaksyon ng sistema.

Aralin 1 • Pag-configure at Pagpapatakbo ng Coding Agent

Sumasaklaw sa praktikal na setup at eksikyusyon ng agent-based coding tool. Binibigyan ang mga mag-aaral ng hands-on na kontrol sa pag-uugali ng agent.

Aralin 2 • Pagdidisenyo ng Epektibong Agent Task Prompt

Itinuturo kung paano magsulat ng mga high-level na deskripsyon ng gawain na maaasahang maisakatuparan ng mga agent. Pinalalawig ang mga kasanayan sa prompt engineering sa mga autonomous na konteksto.

Aralin 3 • Pag-unawa sa AI Coding Agent

Ipinapaliwanag kung paano pinaplano at isinasagawa ng agent-based system ang multi-step na gawain sa coding. Tinutukoy ang pagkakaiba ng mga agent mula sa simpleng chat-based assistant.

Aralin 4 • Pag-automate ng Paulit-ulit na Gawain sa Dev gamit ang Agent

Inilalapat ang mga agent sa paulit-ulit na gawain tulad ng migration, refactor, at pag-update ng boilerplate. Nagpapakita ng lumalaking produktibong pakinabang mula sa automation.

Aralin 1 • Pagsusuri at Pag-adopt ng Bagong AI Tools

Nagbibigay ng framework para sa pagtatasa ng mga bagong AI coding tool habang umuunlad ang merkado. Pinapanatiling madaling umangkop ang mga mag-aaral habang mabilis na nagbabago ang landscape ng tooling.

Aralin 2 • Pag-integrate ng AI sa Development Lifecycle

Ini-mapa ang paggamit ng AI tool sa bawat phase ng isang karaniwang development lifecycle. Tinitiyak na pinalalakas ng AI ang halip na guluhin ang umiiral na proseso ng koponan.

Aralin 3 • Pagbuo ng Personal na AI Coding Workflow

Ginagabayan ang mga mag-aaral sa pagdidisenyo ng nauulit, isinapersonal na rutina ng AI-assisted coding. Kino-convert ang mga indibidwal na diskarte sa isang magkakaugnay na pang-araw-araw na sistema.

Aralin 4 • Pamamahala ng Gastos at Rate Limit ng AI Tool

Sumasaklaw sa mga diskarte para sa pagkontrol ng gastos sa paggamit ng API at pag-iwas sa mga pagkaantala dahil sa rate limit. Tinitiyak na ang AI tools ay mananatiling matipid sa ekonomiya at sustainable sa produksyon.