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Schulungsübersicht
Einführung in GitHub Copilot
- Überblick über AI-Pair-Programming
- Möglichkeiten und Einschränkungen von GitHub Copilot
- Copilot-Ökosystem: IDEs, CLI, PRs und Chat
Erste Schritte
- Installation und Konfiguration von GitHub Copilot in VS Code, JetBrains und Neovim
- Authentifizierung mit GitHub und Verwaltung von Abonnements
- Erkundung der Copilot-Einstellungen und -Voreinstellungen
Effektive Nutzung von GitHub Copilot
- Generierung von Codevervollständigungen, Funktionen und Boilerplate-Code
- Arbeit mit mehrzeiligen und kontextuellen Vorschlägen
- Anpassung und Verfeinerung der Copilot-Ausgabe
- Schreiben von Kommentaren und Dokumentation mit Copilot
Copilot Chat und Kollaborationsfunktionen
- Nutzung von Copilot Chat zur API-Erkundung und zum Refactoring
- Debugging und Fehlersuche mit Copilot Chat
- Copilot in Pull Requests: Vorschläge und Code-Reviews
Erweiterte Workflows mit Copilot
- Integration von Copilot in CLI-Workflows
- Nutzung von Copilot bei testgetriebener Entwicklung (TDD)
- Kombination von Copilot mit Frameworks und Bibliotheken
Verantwortungsvoller und sicherer Einsatz
- Verständnis von Lizenzierung, Datenschutz und Aspekten des geistigen Eigentums
- Minimierung der Risiken durch unsicheren oder voreingenommenen Code
- Best Practices für die Einführung in Unternehmen und Teams
Best Practices und Fallstudien
- Maximierung der Produktivität mit Copilot im täglichen Entwicklungsalltag
- Praxisbeispiele für den Einsatz von Copilot über verschiedene Sprachen hinweg
- Erkenntnisse und Erfolgsgeschichten von Teams, die Copilot nutzen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegende Programmierkenntnisse in mindestens einer Sprache (z. B. Python, JavaScript, Java, C#)
- Vertrautheit mit der Nutzung einer IDE oder eines Code-Editors (wie VS Code oder JetBrains)
- Grundkenntnisse in Git- und GitHub-Workflows sind von Vorteil
Zielgruppe
- Entwickler
- Programmierer
- Software-Ingenieure
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