Utilisez un assistant de code sans perdre le contrôle de votre code. Vous lui donnez une tâche délimitée avec une preuve claire de réussite, vous lisez chaque ligne qu'il modifie, vous vérifiez les paquets qu'il propose, et vous déboguez avec des tests plutôt qu'avec des réécritures à l'aveugle, sur votre propre ticket-cleaner du cours de Python.
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À la fin de ce cours, vous pourrez :
Les assistants de code peuvent écrire beaucoup de code très vite. Certains proposent la ligne suivante dans votre éditeur, d’autres répondent dans une fenêtre de clavardage, et d’autres modifient des fichiers et exécutent des commandes par eux-mêmes. Le code qu’ils écrivent a souvent l’air correct. Parfois, il l’est. Parfois, il change des choses que vous n’avez pas demandées, il appelle un paquet qui n’existe pas, ou il réussit les tests tout en brisant ce dont vos utilisateurs ont besoin.
Dans ce cours, vous utilisez un assistant sur un projet que vous connaissez déjà : votre ticket-cleaner du cours de Python. Grace, la responsable du soutien chez Larkfield, a besoin d’une nouvelle fonction et a trouvé un bogue. Amira, une développeuse, montre comment faire les deux en toute sécurité, sur une branche, avec une demande de tirage à la fin.
D’abord, vous préparez le projet et vous décidez ce que l’assistant peut toucher. Ensuite, vous écrivez des tâches avec une preuve claire de réussite, et vous voyez comment une demande vague et une demande délimitée changent le résultat. Vous révisez les modifications générées ligne par ligne, vous vérifiez chaque paquet proposé, et vous déboguez à partir d’une erreur reproduite au lieu de demander encore et encore à l’assistant de « corriger ».
Vous n’avez besoin ni d’un assistant de code ni d’aucun compte. Chaque transcription des leçons vient d’une vraie session enregistrée : la demande exacte, la réponse de l’assistant, les différences et les résultats des tests. Une autre exécution, ou un autre assistant, peut donner une autre réponse. Les leçons enseignent donc les habitudes qui fonctionnent avec chacun d’eux.
Vous avez suivi les cours Python pour l'ingénierie pratique de l'IA et L'essentiel de Git et du travail en équipe, ou vous avez les mêmes compétences. Vous n'avez besoin ni d'un assistant de code, ni d'un compte, ni d'argent. Chaque exercice est fourni avec de vraies sessions enregistrées d'un assistant, pour que vous puissiez suivre chaque étape sans assistant. Si vous en avez un, vous faites les mêmes tâches avec lui.
Cours à suivre avant : Python pour l'ingénierie de l'IA en pratique, L'essentiel de Git et du développement en équipe.
Les personnes qui ont terminé les cours Python pour l'ingénierie pratique de l'IA et L'essentiel de Git et du travail en équipe, ou qui ont les mêmes compétences, et qui veulent utiliser un assistant de code en toute sécurité. Les étudiants, les nouveaux développeurs et les ingénieurs en IA qui doivent rester responsables de leur code.
Vous pouvez étudier les idées de ce cours sans écrire de code. Lisez les modules 2 et 3 (environ 2–3 h), répondez à leurs vérifications des connaissances, et obtenez un certificat des notions gratuit. Vous pourrez revenir à la pratique plus tard.
Certaines leçons de ces modules ne sont pas encore publiées. Le certificat des notions s'ouvre quand elles le sont.
Les parcours pour les personnes qui dirigent ou utilisent l'IA suivent ce cours de cette façon. Voir les parcours
Des spécialistes de l'IA expérimentés ont conçu ce cours. L'IA nous a aidés à rédiger le contenu; des personnes ont choisi l'approche pédagogique et les exemples, et ont révisé chaque leçon. Les résultats que vous voyez sont les vrais résultats de l'exécution du code. Comment nous créons les cours
Préparez tout avant de demander quoi que ce soit. Vous comparez le clavardage, la complétion et les agents, vous préparez une branche propre dont les vérifications passent, et vous écrivez ce qu'un assistant peut lire, modifier et exécuter.
Écrivez des tâches que quelqu'un peut vérifier. Vous transformez la demande de Grace en critères d'acceptation, vous donnez à l'assistant le contexte utile et rien de plus, et vous découpez le travail inconnu en étapes : examiner, planifier, modifier et vérifier.
Révisez chaque modification générée. Vous lisez les différences pour trouver les changements sans rapport et les comportements modifiés, vous vérifiez que chaque paquet proposé existe et convient, et vous cherchez les entrées dangereuses, les secrets et les opérations destructrices.
Déboguez avec des preuves. Vous reproduisez le bogue de Grace avec une entrée minimale, vous testez une hypothèse à la fois, et vous écrivez un test de régression qui échoue sur le code non corrigé.
Livrez un travail que d'autres peuvent maintenir. Vous réusinez seulement ce que la tâche demande, vous notez vos décisions honnêtement, vous expliquez chaque ligne importante, et vous ouvrez une demande de tirage qu'un réviseur peut suivre.
Deux études de cas de bout en bout sur de petits projets que vous ne connaissez pas encore. Corrigez un bogue dans un code inconnu, ou faites passer un projet par un vrai changement incompatible d'une dépendance. Terminez-en au moins une pour obtenir le certificat. Chacune peut entrer dans votre portfolio.
Terminez au moins une étude de cas pour obtenir le certificat. Les autres sont facultatives. Ce que couvre chacune
Des projets réalistes du début à la fin, sur de vraies données, avec chaque résultat expliqué. Chacun devient une pièce de votre portfolio. Terminez-en au moins une pour obtenir le certificat; les autres sont facultatives.
Corriger un bogue dans un code inconnuBientôt
Cartographier un petit projet Python que vous n'avez jamais vu, reproduire le bogue signalé par un client, écrire le test qui échoue, le corriger avec l'aide d'un assistant, et comparer votre correction avec celle des responsables du projet.
Mettre à jour une dépendance en toute sécuritéBientôt
Faire passer un petit projet par un vrai changement incompatible d'une dépendance, et vérifier chaque modification proposée avec le journal des changements et les tests.
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