Fundamentos da IA baseada em agentes no GitHub
Intermédio
Engenheiro de DevOps
Administrador
Programador
Arquiteto de Soluções
GitHub
Saiba como os agentes de codificação por IA estão a transformar o desenvolvimento de software ao planear, agir e melhorar dentro dos fluxos de trabalho do GitHub.
Objetivos de aprendizagem
No final deste módulo, ficará a saber como:
- Defina IA agente no SDLC e distinga agentes de assistentes
- Explique e aplique o plano → atuar → avaliar o ciclo de vida nos fluxos de trabalho dos agentes
- Descreva como o GitHub funciona como sistema de registo e plano de controlo para a atividade dos agentes
- Identificar responsabilidades, riscos, anti-padrões e requisitos de rastreabilidade nos sistemas de agentes
- Aplicar o modelo do contribuinte para avaliar o trabalho gerado por agentes
Pré-requisitos
Antes de começar, deve ter:
- Uma conta no GitHub e familiaridade com repositórios, ramificações e pull requests
- Experiência básica com GitHub Actions e verificações de estado
- Uma compreensão geral do ciclo de vida do desenvolvimento de software (SDLC)
- Familiaridade com ferramentas de desenvolvimento assistidas por IA (como o GitHub Copilot)
- Consciência dos conceitos básicos de governança de repositórios (por exemplo, revisões, CODEOWNERS e proteção de ramificações)
Alguns controlos discutidos neste módulo (por exemplo, conjuntos de regras, proteção de branches e verificações obrigatórias) devem ser configurados por administradores de repositórios ou organizações. Ainda pode aplicar o modelo de supervisão sem acesso de administrador, mas a aplicação requer permissões adequadas.