Základy agentské umělé inteligence v GitHub
Středně pokročilý
Technik DevOps
Správce
Vývojář
Architekt řešení
GitHubu
Zjistěte, jak agenti kódování AI transformují vývoj softwaru plánováním, jednáním a vylepšováním v rámci pracovních postupů GitHub.
Cíle výuky
Na konci tohoto modulu budete umět:
- Definování agentské AI v SDLC a rozlišení agentů od asistentů
- Vysvětlit a aplikovat životní cyklus plánování → jednání → vyhodnocení v pracovních postupech agenta
- Popište, jak GitHub funguje jako systém pro správu záznamů a řídicí rovina pro aktivitu agenta
- Identifikace odpovědností, rizik, anti-vzorů a požadavků na sledovatelnost v systémech agentů
- Použít model přispěvatele pro zhodnocení práce generované agentem.
Požadavky
Než začnete, měli byste mít:
- Účet GitHub a znalost úložišť, větví a pull requestů
- Základní zkušenosti s kontrolami stavu a GitHub Actions
- Obecné porozumění životnímu cyklu vývoje softwaru (SDLC)
- Znalost nástrojů pro vývoj s asistencí umělé inteligence (například GitHub Copilot)
- Povědomí o základních konceptech zásad správného řízení úložiště (například recenze, CODEOWNERS a ochrana větví)
Některé ovládací prvky probírané v tomto modulu (například sady pravidel, ochrana větví a požadované kontroly) musí nakonfigurovat správci úložiště nebo organizace. Model dohledu můžete i nadále používat bez přístupu správce, ale vynucení vyžaduje příslušná oprávnění.