ساخت با هوش مصنوعی: توسعه یک دستیار بازبینی کد
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
با تمرکز به تسلط به ساختارهای داده، پیچیدگیهای برنامهنویسی پایتون را کشف کنید و با یادگیری نوشتن کدهای تمیزتر، بهینهتر و بسیار سازمانیافته، یک مزیت رقابتی به دست آورید. این دوره به شما کمک میکند تا با استفاده از قابلیتهای قدرتمند پایتون، دادهها را به طور مؤثر تحلیل و دستکاری کنید و برای توسعهدهندگان نرمافزار، دانشمندان داده و علاقهمندان به فناوری که مشتاق بهبود مهارتهای کدنویسی و ارتقاء دانش برنامهنویسی خود هستند، ایدهآل است.
مفاهیم کلیدی مانند لیستها، دیکشنریها و مجموعهها را یاد بگیرید و درک کنید که چگونه میتوانند بهرهوری کد شما را بهبود دهند. برای بهبود تواناییهای حل مسئله خود، به بررسی عمیق بهینهسازی الگوریتمها بپردازید. بهترین شیوهها برای سازماندهی و مدیریت دادهها در سیستمهای پیچیده را کشف کنید. این دوره را بررسی کنید تا یاد بگیرید چگونه با سرعت و دقت بهبودیافته، با اطمینان با چالشهای کدنویسی مقابله کنید و به یک سرمایه ارزشمند در هر تیم توسعهای تبدیل شوید.
ساخت با هوش مصنوعی: توسعه یک دستیار بازبینی کد
-
معرفی دوره و اهداف یادگیری 0:01:49
-
بازبینی خودکار کد: کاهش تأخیر و بار شناختی 0:04:30
-
معماری سیستم: الگوهای رویداد-محور برای تحلیل 0:03:16
-
گیتهاب اکشنها: هماهنگسازی گردشکار و پیکربندی YAML 0:04:17
-
یکپارچهسازی با LLM: بهینهسازی توکن و مدیریت پنجره زمینه 0:04:47
-
خلاصه بخش و الگوهای کلیدی معماری 0:01:14
-
رویکرد استراتژیک به سیستمهای بازبینی خودکار 0:00:48
-
معماری PMAT: طراحی parser و تحلیل AST 0:02:54
-
کدنویسی استانداردهای بازبینی: قوانین لینتینگ و تحلیل معنایی 0:05:54
-
تحلیل مقایسهای: پیادهسازیهای موجود GitHub Action 0:03:47
-
مهندسی پرامپت: کنترل دما و قطعیت پاسخ 0:04:38
-
خلاصه بخش و معیارهای انتخاب ابزار 0:00:58
-
خلاصه بخش و معیارهای انتخاب ابزار 0:00:56
-
توسعه مستندات-محور: تعریف قرارداد API 0:05:57
-
ساخت اکشن: پیادهسازی با TypeScript و بستهبندی با Docker 0:05:37
-
توسعه ابزار تست: شبیهسازی پاسخهای GitHub API 0:04:33
-
تست محلی: اجرای Act runner و شبیهسازی محیط 0:08:14
-
خلاصه بخش و معیارهای عملکرد 0:01:10
-
ملاحظات استقرار در محیط پروداکشن 0:01:32
-
ثبت GitHub Action: مجوزها و مرزهای امنیتی 0:03:58
-
یکپارچهسازی با PR: مدیریت وبهوکها و رشتهبندی کامنتها 0:04:01
-
چالشهای پروداکشن: کاهش توهم و محدودسازی نرخ درخواست 0:03:16
-
ویژگیهای پیشرفته: تحلیل تفاضلی افزایشی و استراتژیهای کشینگ 0:04:02
-
خلاصه بخش و معیارهای سنجش در پروداکشن 0:01:10
-
استراتژی توزیع و الزامات مارکتپلیس 0:00:57
-
مستندات فنی: فراداده اکشن و مثالهای کاربردی 0:04:53
-
انتشار در مارکتپلیس: نسخهبندی و انتشار معنایی 0:03:58
-
جمعبندی دوره و بهبودهای آینده 0:02:04
مشخصات آموزش
ساخت با هوش مصنوعی: توسعه یک دستیار بازبینی کد
- تاریخ به روز رسانی: 1404/09/07
- سطح دوره:پیشرفته
- تعداد درس:28
- مدت زمان :1:35:10
- حجم :252.0MB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy
آموزش های مرتبط
- زمان: 01:39:55
- تعداد درس: 6
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 04:47:39
- تعداد درس: 30
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 03:48:11
- تعداد درس: 47
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 54:55
- تعداد درس: 18
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 04:33:59
- تعداد درس: 86
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 06:44:45
- تعداد درس: 35
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 18:29:24
- تعداد درس: 115
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 05:21:41
- تعداد درس: 51
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی