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Schulungsübersicht
Einführung in Devstral und Coding-Agents
- Überblick über die Devstral-Architektur
- Konzepte agentic AI in der Softwareentwicklung
- Anwendungsfälle für Coding-Agents
Einrichten der Entwicklungsumgebung
- Installation und Konfiguration von Devstral
- Integration in Python- und Git-Workflows
- IDE-Unterstützung mit Visual Studio Code
Design von Coding-Agents
- Definition der Agenten-Rollen und -Fähigkeiten
- Workflow-Design für Code-Navigation und Refactoring
- Fehlerbehandlung und Rollback-Strategien
Integration von Tools und APIs
- Anbindung von Agenten an Entwicklerwerkzeuge
- API-Integration für externe Dienste
- Automatisierungsmuster mit Coding-Agents
Agentische Workflows in der Praxis
- Code-Exploration und Dokumentationsgenerierung
- Unterstützung durch automatisiertes Refactoring und Testing
- Kollaboratives Codieren mit Agenten
Sicherheit und bewährte Praktiken
- Sichere Ausführungsumgebungen
- Zugriffskontrollen und Berechtigungen
- Überwachung und Protokollierung von Agenten-Aktionen
Skalierung und Wartung von Coding-Agents
- Bereitstellung von Agenten über Teams und Projekte hinweg
- Wartung und Aktualisierung der Agenten-Workflows
- Kontinuierliche Verbesserung durch Feedback-Schleifen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Solide Python-Kenntnisse
- Erfahrung mit Softwareentwicklungs-Workflows
- Vertrautheit mit APIs und Code-Integration
Zielgruppe
- ML-Ingenieure
- Entwickler-Tooling-Teams
- SREs, die sich mit Developer Experience befassen
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Ich habe Wissen über die Streamlit-Bibliothek von Python erworben und werde sie sicherlich verwenden, um Anwendungen in meinem Team zu verbessern, die mit R Shiny erstellt wurden.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Kurs - GitHub Copilot for Developers
Maschinelle Übersetzung