Dowiedz się, jak modele AI usprawniają kodowanie – od uzupełniania kodu, przez debugowanie, po dokumentację. Opanuj podstawy inżynierii promptów i sprawdź, jak kontekst poprawia jakość odpowiedzi AI. Ten rozdział buduje fundament pod praktyczne wykorzystanie AI jako asystenta programisty.

Paradygmat kodowania wspomaganego przez AI

Dopasowywanie modeli AI do zadań

Klasyfikowanie zadań dla modeli AI

Podstawy prompt engineeringu

Dekodowanie funkcji za pomocą odpowiednich promptów

Dopracowywanie promptów do zmian w kodzie

Dodawanie kontekstu dla trafniejszych odpowiedzi AI

Wybór właściwego kontekstu w zadaniach programistycznych

Ulepszanie kodu przez iterację promptu

Możliwości AI w kodowaniu

Naucz się tworzyć prompty, które prowadzą modele przez złożone rozumowanie, skutecznie dokumentują kod i generują implementacje oparte na testach. Po ukończeniu tego rozdziału będziesz projektować prompty poprawiające jakość generowanego kodu i usprawniające cały proces tworzenia oprogramowania.

Zaawansowane techniki promptowania w asystowaniu przy kodowaniu

Prompty do skutecznego debugowania

Skuteczne definiowanie ról

Dokumentowanie kodu z pomocą AI

Optymalizacja promptów do dokumentowania kodu

Skuteczne wiadomości commit z pomocą AI

Pisanie testów i zabezpieczanie kodu z pomocą AI

Prompty dla bezpiecznego kodowania z pomocą AI

Wykrywanie luk w testach generowanych przez AI

Inżynieria promptów w praktycznych zadaniach programistycznych

W tym rozdziale wyjdziesz poza samo tworzenie promptów i zmierzysz się z praktycznymi wyzwaniami uruchamiania AI na produkcji. Dowiesz się, jak porównywać i wybierać modele pod kątem wydajności, kosztów i dopasowania do zadania, jak wdrażać mechanizmy zabezpieczające, które utrzymują wyniki w bezpiecznych i zgodnych ramach, oraz jak optymalizować przepływy pracy pod kątem efektywności bez utraty jakości.

Wybór najlepszego narzędzia AI do zadania

Zrozumienie kosztów asystentów AI

Opcje

Zalety

Wady

Ocena kompromisów modeli rozumowania

Zabezpieczenia dla odpowiedzialnego kodowania z AI

Zabezpieczenia i ograniczenia etyczne w przepływie pracy z AI

Stosowanie zabezpieczeń

Stosowanie zabezpieczeń w przepływie pracy z AI

Optymalizacja AI pod kątem szybkości, kosztów i jakości

Skuteczne strategie kontrolowania kosztów modelu

Można użyć zwykłych (tańszych) modeli

Wymaga potężnych modeli

Równoważenie wydajności modelu i kosztów

Gratulacje!

Budowanie solidnych przepływów pracy z AI

Odkryj, jak przyspieszyć swoją pracę z kodem dzięki AI. Kurs przedstawia techniki inżynierii promptów, które pomogą ci pisać czystszy kod, szybciej debugować, generować dokumentację i zabezpieczać aplikacje. Nauczysz się tworzyć precyzyjne prompty, dobierać odpowiednie narzędzia AI oraz budować bezpieczne i opłacalne przepływy pracy. Po ukończeniu kursu będziesz potrafić włączyć AI w realne zadania programistyczne i usprawnić codzienną pracę. Kurs jest idealny dla programistów, którzy chcą wykorzystać AI jako partnera w kodowaniu.

  <h2>Koduj mądrzej z AI</h2>
  AI zmienia sposób, w jaki programiści piszą, debugują i utrzymują kod. Od funkcji generujących po ulepszanie dokumentacji i wykrywanie błędów, asystenci kodowania AI mogą znacząco zwiększyć produktywność — jeśli wiesz, jak skutecznie ich promptować. Ten kurs nauczy Cię sztuki i nauki prompt engineeringu do kodowania, dając Ci narzędzia do odpowiedzialnego i efektywnego wykorzystywania AI.<br>

  <h2>Odblokuj moc AI w tworzeniu oprogramowania</h2>
  Zaczniesz od poznania, jak duże modele językowe (LLM) wspierają tworzenie oprogramowania. Poznaj podstawy prompt engineeringu, dowiedz się, jak kontekst kształtuje wyniki AI, i naucz się iteracyjnie dopracowywać prompty, aby uzyskiwać dokładniejsze i bardziej niezawodne rezultaty.<br>

  <h2>Zastosuj prompt engineering do rzeczywistych zadań programistycznych</h2>
  Następnie przećwiczysz zaawansowane strategie promptowania do debugowania, dokumentacji i generowania testów. Dowiesz się również, jak prowadzić modele, aby zwiększać bezpieczeństwo, dzięki czemu Twoje przepływy pracy wspierane przez AI będą unikać typowych luk i wspierać najlepsze praktyki w tworzeniu oprogramowania.<br>

  <h2>Twórz solidny i odpowiedzialny kod</h2>
  Na koniec nauczysz się oceniać różne modele, aby wybrać odpowiednie narzędzie do każdego zadania, równoważyć szybkość, koszt i jakość oraz stosować zabezpieczenia, by zapewnić bezpieczne i etyczne korzystanie z AI. Po ukończeniu kursu będziesz potrafić bezpiecznie wykorzystywać asystentów kodowania opartych na AI i dostosowywać ich do swoich potrzeb.

Intermediate Python

Zwiększ efektywność kodowania z AI—prowadź asystenta do pisania, testowania i dokumentowania kodu.

Kodowanie wspomagane przez AI dla programistów

Wzmocnij kodowanie dzięki AI — naucz asystenta kodowania pisać, testować i dokumentować kod skutecznie.

AI dla inżynierii oprogramowania

GitHub Copilot Fundamentals (GH-300)

Zapewnia przejrzyste wyjaśnienia, które wspierają transparentność kodu.

Zachęca do bardziej trafnych odpowiedzi dzięki procesowi łańcucha myślenia (Chain-of-Thought, CoT).

Generuje dodatkowe tokeny w procesie rozumowania, co zwiększa ogólne koszty.

Nieznacznie wydłuża czas odpowiedzi, ponieważ model generuje dodatkowe tokeny rozumowania.

Ocena kompromisów modeli rozumowania

Kodowanie wspomagane przez AI dla programistów

Interaktywne ćwiczenie praktyczne