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Dauer 21 Stunden (3 Tage)
Schulungsübersicht
Einführung in Graphite und moderne Code-Review-Workflows
- Überblick über die Architektur und Hauptfunktionen von Graphite
- Verständnis gestapelter Pull Requests und der Workflow-Automatisierung
- Einrichtung von Graphite mit GitHub für teambasierte Projekte
Installation und Konfiguration von Graphite
- Bereitstellung von Graphite in Entwicklungsumgebungen
- Anbindung von Repositories und Verwaltung von Berechtigungen
- Konfiguration von Merge-Queues, PR-Inboxen und Code-Review-Richtlinien
Optimierung von Pull-Request-Workflows
- Implementierung gestapelter PRs und der Verfolgung von Abhängigkeiten
- Reduzierung von Merge-Konflikten und Beschleunigung der Review-Geschwindigkeit
- Verwaltung großer Codebasen mit dem Review-System von Graphite
KI-gestützte Code-Review und Steigerung der Produktivität
- Nutzung des KI-Code-Review-Assistenten von Graphite
- Integration von Open-Source-LLMs wie Deepseek, Qwen und Mistral Small für Code-Erkenntnisse
- Erstellung automatisierter Vorschläge und Durchsetzung von Qualitätsstandards
Integration von Graphite in DevOps-Toolchains
- Verknüpfung von Graphite mit CI/CD-Pipelines
- Integration mit GitHub Actions, Jenkins und anderen Automatisierungstools
- Sicherstellung der Compliance und Auditierbarkeit in Unternehmensworkflows
Analytik, Metriken und Reporting
- Nutzung der Graphite-Dashboards zur Überwachung der Teambilanz
- Identifizierung von Engpässen und Ineffizienzen
- Erstellung benutzerdefinierter Berichte und Visualisierungen
Skalierung von Graphite in Unternehmensumgebungen
- Setup für mehrere Teams und Governance-Strategien
- Best Practices für eine großflächige Einführung
- Aspekte der Sicherheit, Datenhaltung und Compliance
Praktische Workshop: End-to-End-Implementierung
- Einrichtung eines kompletten Unternehmens-Graphite-Workflows
- Integration von KI-basierten Review-Pipelines
- Durchführung einer Leistungsanalyse des Teams und Planung von Verbesserungen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von Git-basierten Workflows
- Erfahrung mit Softwareentwicklung und Versionsverwaltungssystemen
- Vertrautheit mit den Konzepten der Code-Review und CI/CD
Zielgruppe
- Engineering-Leads und Softwareentwicklungsmanager
- DevOps- und Plattformentwicklungsteams
- Senior-Entwickler und Technische Architekten
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