Dasar-dasar Agentic AI di GitHub
Menengah
Teknisi DevOps
Administrator
Pengembang
Arsitek Solusi
GitHub
Pelajari bagaimana agen pengkodian AI mengubah pengembangan perangkat lunak dengan merencanakan, bertindak, dan meningkatkan dalam alur kerja GitHub.
Tujuan pembelajaran
Setelah menyelesaikan modul ini, Anda akan dapat:
- Menentukan AI agenik di SDLC dan membedakan agen dari asisten
- Menjelaskan dan menerapkan rencana → bertindak → mengevaluasi siklus hidup dalam alur kerja agen
- Menjelaskan bagaimana GitHub berfungsi sebagai sistem rekaman dan sarana kontrol untuk aktivitas agen
- Mengidentifikasi tanggung jawab, risiko, antipola, dan persyaratan keterlacakan dalam sistem agen
- Menerapkan model kontributor untuk mengevaluasi pekerjaan yang dihasilkan agen
Prasyarat
Sebelum memulai, Anda harus memiliki:
- Pemahaman tentang akun GitHub serta repositori, cabang, dan pull request
- Pengalaman dasar dengan GitHub Actions dan pemeriksaan status
- Pemahaman umum tentang siklus hidup pengembangan perangkat lunak (SDLC)
- Keakraban dengan alat pengembangan yang dibantu AI (seperti GitHub Copilot)
- Kesadaran akan konsep tata kelola repositori dasar (misalnya, ulasan, CODEOWNERS, dan perlindungan cabang)
Beberapa kontrol yang dibahas dalam modul ini (misalnya, set aturan, perlindungan cabang, dan pemeriksaan yang diperlukan) harus dikonfigurasi oleh administrator repositori atau organisasi. Anda masih dapat menerapkan model pengawasan tanpa akses admin, tetapi penerapan memerlukan izin yang sesuai.