Khóa học Lập trình Web với AI

Bài học 1 • Ôn tập Công nghệ Web Cốt lõi

Ôn lại các nguyên tắc cơ bản về HTML, CSS và JavaScript làm nền tảng mà các công cụ AI vận hành. Đảm bảo tất cả học viên có chung một nền tảng kỹ thuật trước khi bắt đầu công việc cụ thể với AI.

Bài học 2 • Tư duy Nhà phát triển được Tăng cường bởi AI

Xác định vai trò thực tế của AI như một cộng sự lập trình, không phải là sự thay thế. Đặt ra kỳ vọng về sự giám sát của con người và phát triển theo hướng câu lệnh trong suốt khóa học.

Bài học 3 • Tổng quan về Công cụ Lập trình AI

Khảo sát bối cảnh các trợ lý mã AI, công cụ dựa trên trò chuyện và IDE tạo sinh. Thiết lập tiêu chí lựa chọn công cụ phù hợp cho từng loại nhiệm vụ.

Bài học 1 • Chuỗi Câu lệnh và Tinh chỉnh Lặp đi lặp lại

Giới thiệu các chuỗi câu lệnh nhiều bước để xây dựng các tính năng phức tạp một cách tăng dần. Phát triển thói quen xem xét và điều hướng lại đầu ra của AI giữa mỗi bước trong chuỗi.

Bài học 2 • Gỡ lỗi và Sửa Mã do AI Tạo

Bao gồm các chiến lược xác định lỗi trong đầu ra của AI và đưa ra câu lệnh để sửa lỗi có mục tiêu. Xây dựng các kỹ năng đánh giá quan trọng cần thiết để sử dụng mã được tạo một cách an toàn.

Bài học 3 • Tạo Câu lệnh cho Logic JavaScript

Dạy các chiến lược câu lệnh để tạo hàm, trình xử lý sự kiện và logic bất đồng bộ. Kết nối độ chính xác của câu lệnh với tính đúng đắn và khả năng bảo trì của mã.

Bài học 4 • Giải phẫu một Câu lệnh Mã Hiệu quả

Phân tích các thành phần của một câu lệnh chất lượng cao: ngữ cảnh, ràng buộc, định dạng và ví dụ. Trực tiếp cải thiện chất lượng đầu ra cho tất cả các nhiệm vụ lập trình AI trong khóa học này.

Bài học 1 • Tạo Thành phần Điều hướng và Bố cục

Áp dụng câu lệnh AI để xây dựng tiêu đề, thanh điều hướng, chân trang và bố cục lưới. Bao gồm hành vi đáp ứng và khả năng tương thích đa trình duyệt trong đầu ra được tạo.

Bài học 2 • Biểu mẫu, Đầu vào và Thành phần Xác thực

Tạo các thành phần biểu mẫu có khả năng truy cập với xác thực phía máy khách bằng sự hỗ trợ của AI. Kết nối các mẫu UX biểu mẫu với yêu cầu thu thập dữ liệu thực tế.

Bài học 3 • Thành phần Giao diện Người dùng Tương tác và Hoạt ảnh

Tạo các modal, accordion, tab và hoạt ảnh CSS thông qua việc tạo bằng AI. Nhấn mạnh hoạt ảnh chú trọng hiệu suất và khả năng truy cập bằng bàn phím.

Bài học 4 • Nguyên tắc Phát triển Hướng Thành phần

Thiết lập mô hình thành phần làm nền tảng cấu trúc cho công việc giao diện người dùng có sự hỗ trợ của AI. Giải thích cách các công cụ AI ánh xạ tới ranh giới thành phần và mẫu tái sử dụng.

Bài học 1 • Tích hợp API và Lấy Dữ liệu

Yêu cầu AI tạo các mẫu fetch, async/await và xử lý lỗi cho API REST. Bao gồm trạng thái tải, gợi ý bộ nhớ đệm và chuẩn hóa dữ liệu trong lớp giao diện người dùng.

Bài học 2 • Logic Định tuyến và Điều hướng

Tạo cấu hình định tuyến phía máy khách và mẫu tuyến đường được bảo vệ bằng AI. Bao gồm tuyến đường động, tham số truy vấn và bảo vệ điều hướng.

Bài học 3 • Lựa chọn và Khởi tạo Framework JS

So sánh các framework JavaScript chính và sử dụng AI để khởi tạo cấu trúc dự án. Thiết lập nền tảng dự án cho tất cả công việc dựa trên framework trong chương này.

Bài học 4 • Tạo Thành phần Framework với AI

Áp dụng câu lệnh để tạo các thành phần cụ thể cho framework với props, slot và lifecycle hook. Bao gồm điều chỉnh đầu ra AI chung cho phù hợp với quy ước của framework.

Bài học 1 • Xử lý Lỗi và Bảo mật API

Yêu cầu AI triển khai xử lý lỗi tập trung, lọc đầu vào và giới hạn tốc độ. Kết nối các thực hành bảo mật back-end với các tiêu chuẩn sẵn sàng sản xuất.

Bài học 2 • Hệ thống Xác thực và Phân quyền

Tạo luồng xác thực dựa trên token và kiểm soát truy cập dựa trên vai trò bằng AI. Nhấn mạnh việc đánh giá bảo mật đối với tất cả mã xác thực do AI tạo ra trước khi triển khai.

Bài học 3 • Thiết kế và Xây dựng API REST

Sử dụng AI để thiết kế lược đồ điểm cuối RESTful và tạo trình xử lý tuyến đường. Bao gồm xác thực yêu cầu, định dạng phản hồi và quy ước mã trạng thái HTTP.

Bài học 4 • Mô hình hóa Cơ sở dữ liệu và Truy vấn với AI

Áp dụng AI để tạo mô hình dữ liệu, định nghĩa lược đồ và truy vấn tối ưu. Bao gồm song song các mẫu cơ sở dữ liệu quan hệ và dựa trên tài liệu.

Bài học 1 • Kiểm thử Tích hợp Full-Stack

Sử dụng AI để tạo bộ kiểm thử đơn vị, tích hợp và đầu cuối cho ứng dụng full-stack. Bao gồm phân tích độ bao phủ kiểm thử và tạo trường hợp kiểm thử có sự hỗ trợ của AI.

Bài học 2 • Tối ưu hóa Hiệu suất Trên Toàn Bộ Ngăn xếp

Áp dụng AI để xác định và giải quyết các điểm nghẽn trong kết xuất, thời gian phản hồi API và truy vấn cơ sở dữ liệu. Tạo ra các cải thiện hiệu suất có thể đo lường bằng cách sử dụng dữ liệu lược tả.

Bài học 3 • Tích hợp Luồng Xác thực

Kết nối giao diện người dùng xác thực front-end với điểm cuối token back-end bằng mã tích hợp do AI tạo. Bao gồm lưu trữ token, logic làm mới và thực thi tuyến đường được bảo vệ.

Bài học 4 • Tính năng Thời gian Thực với Sự hỗ trợ của AI

Giới thiệu các mẫu WebSocket và sự kiện do máy chủ gửi được tạo với sự hỗ trợ của AI. Áp dụng luồng dữ liệu thời gian thực cho thông báo, cập nhật trực tiếp và các tính năng cộng tác.

Bài học 1 • Thiết lập Giám sát, Ghi nhật ký và Cảnh báo

Sử dụng AI để cấu hình giám sát ứng dụng, ghi nhật ký có cấu trúc và ngưỡng cảnh báo. Kết nối thiết lập khả năng quan sát với phản ứng sự cố chủ động trong sản xuất.

Bài học 2 • Cơ sở Hạ tầng Đám mây dưới dạng Mã

Tạo các mẫu cơ sở hạ tầng dưới dạng mã để cung cấp tài nguyên đám mây bằng AI. Bao gồm cấu hình tính toán, lưu trữ, mạng và dịch vụ được quản lý.

Bài học 3 • Quản lý Môi trường và Bí mật

Áp dụng AI để tạo chiến lược cấu hình môi trường và mẫu quản lý bí mật. Ngăn chặn lộ thông tin đăng nhập trên các môi trường phát triển, staging và sản xuất.

Bài học 4 • Tự động hóa pipeline tích hợp liên tục và phân phối liên tục

Sử dụng AI để khởi tạo cấu hình pipeline tích hợp liên tục và phân phối liên tục. Bao gồm kiểm thử tự động, kích hoạt xây dựng và định nghĩa giai đoạn triển khai.

Bài học 1 • Ra Quyết định Kiến trúc với AI

Tận dụng AI để đánh giá các đánh đổi kiến trúc, tạo ADR và mô hình hóa sơ đồ hệ thống. Phát triển khả năng phán đoán khi nào nên chấp nhận, sửa đổi hoặc từ chối các đề xuất kiến trúc của AI.

Bài học 2 • Lập kế hoạch Khả năng Mở rộng và Bảo trì

Sử dụng AI để dự đoán yêu cầu mở rộng, tạo tập lệnh kiểm thử tải và ghi lại kế hoạch bảo trì. Chuẩn bị ứng dụng cho sự phát triển vượt ra ngoài lần ra mắt ban đầu.

Bài học 3 • Tăng cường Bảo mật với Sự hỗ trợ của AI

Áp dụng AI để quét các lỗ hổng phổ biến, tạo bản vá bảo mật và tạo mô hình mối đe dọa. Củng cố nguyên tắc rằng đầu ra của AI yêu cầu xác thực bảo mật của con người.

Bài học 4 • Dự án Capstone và Phân phối Danh mục Đầu tư

Tích hợp tất cả các kỹ năng của khóa học vào một dự án full-stack hoàn chỉnh, đã triển khai với tài liệu có sự hỗ trợ của AI. Tạo ra một sản phẩm sẵn sàng cho danh mục đầu tư thể hiện sự phát triển được tăng cường AI từ đầu đến cuối.