Aracılığıyla paylaş

GH-300 için çalışma kılavuzu: GitHub Copilot

Sınav Tasarımı

hedef kitle profili

Bu sınav, yazılım geliştiriciler, yöneticiler ve proje yöneticileri dahil olmak üzere GitHub'ı kullanma konusunda uzman olan yazılım geliştirme alanındaki bireyler için tasarlanmıştır. Bu sertifika, GitHub Copilot'ı bir ürün olarak temel olarak anlayan kişilere ve kullanılabilir özelliklerine ek olarak GitHub Copilot kullanarak yazılım geliştirme iş akışlarını iyileştirme konusunda uygulamalı deneyime yöneliktir.

Ölçülen Beceriler

NOT: Ölçülen becerilerin her birini izleyen madde işaretleri, bu beceriyi nasıl değerlendirdiğimizi göstermeye yöneliktir. sınavda ilgili konular ele alınabilir.

NOT: Soruların çoğu genel kullanılabilirlik (GA) özellikleri kapsar. Bu özellikler yaygın olarak kullanılıyorsa sınavda Önizleme özellikleriyle ilgili sorular bulunabilir.

Etki Alanı 1: Sorumlu yapay zeka (7%)

Yapay zekanın sorumlu kullanımını açıklama

  • Yapay zeka kullanımıyla ilgili riskleri açıklama

  • Üretken yapay zeka araçlarını kullanmanın sınırlamalarını açıklama (model için kaynak verilerin derinliği, verilerde sapma vb.)

  • Yapay zeka araçlarının çıkışını doğrulama gereksinimini açıklama

  • Sorumlu bir yapay zekayı çalıştırmayı belirleme

  • Üretken yapay zekanın olası zararlarını belirleme (yanlılık, güvenli kod, eşitlik, gizlilik, saydamlık)

  • Olası zararların oluşmasını nasıl azaltacaklarını açıklama

  • Etik yapay zekayı açıklama

Etki Alanı 2: GitHub Copilot planları ve özellikleri (31%)

Farklı GitHub Copilot planlarını belirleme

  • GHE olmayanlar için Copilot Bireysel, Copilot Business, Copilot Enterprise ve Copilot Business arasındaki farkları anlama

  • GitHub olmayan müşteriler için Copilot'i anlama

  • IDE'de GitHub Copilot tanımlama

  • IDE'de GitHub Copilot Sohbeti Tanımlama

  • GitHub Copilot'ı tetiklemenin farklı yollarını açıklama (sohbet, satır içi sohbet, öneriler, birden çok öneri, özel durum işleme, CLI)

GitHub Copilot Bireysel ile ana özellikleri tanımlayın.

  • GitHub Copilot Bireysel ile GitHub Copilot Business arasındaki farkı açıklama (veri dışlamaları, IP tazmini, faturalama vb.)

  • Bireysel GitHub Copilot için IDE'deki kullanılabilir özellikleri anlamak

GitHub Copilot Business'ın ana özelliklerini belirleme

  • Belirli dosyaların GitHub Copilot'tan nasıl dışlandığını gösterme

  • Kuruluş genelinde ilke yönetiminin nasıl oluşturulduğunu gösterme

  • GitHub Copilot Business için kuruluş denetim günlüklerinin amacını açıklama

  • GitHub Copilot Business için denetim günlüğü olaylarının nasıl aranacaklarını açıklama

  • REST API aracılığıyla GitHub Copilot Business aboneliklerinin nasıl yönetileceğini açıklama

GitHub Copilot Chat ile ana özellikleri belirleme

  • GitHub Copilot Chat'in en etkili olduğu kullanım örneklerini belirleme

  • GitHub Copilot Sohbeti için performansı geliştirmeyi açıklama

  • GitHub Copilot Sohbeti'ni kullanmanın sınırlamalarını belirleme

  • GitHub Copilot Chat'ten kod önerilerini kullanmak için kullanılabilir seçenekleri belirleme

  • GitHub Copilot Sohbeti hakkında nasıl geri bildirim paylaşacaklarını açıklama

  • GitHub Copilot Sohbeti'ni kullanmaya yönelik yaygın en iyi yöntemleri belirleme

  • GitHub Copilot Chat kullanırken kullanılabilir eğik çizgi komutlarını belirleyin

GitHub Copilot Enterprise ile ana özellikleri tanımlama

  • GitHub Copilot Chat'i GitHub.com kullanmanın avantajlarını açıklama

  • GitHub Copilot'taki pull request özetlerini açıklama

  • GitHub Copilot Enterprise'da Bilgi Bankalarını yapılandırmayı ve kullanmayı açıklama

  • Bilgi Bankası'nda depolanabilecek farklı bilgi türlerini açıklama (örneğin, kod parçacıkları, en iyi yöntemler, tasarım desenleri)

  • Kod tamamlama ve gözden geçirme için Bilgi Bankalarını kullanmanın avantajlarını açıklama (örneğin, kod kalitesini, tutarlılığı ve verimliliği geliştirme)

  • Dizin oluşturma ve diğer ilgili yapılandırma adımlarıyla ilgili ayrıntılar da dahil olmak üzere GitHub Copilot Enterprise'da Bilgi Bankası oluşturma, yönetme ve arama yönergelerini açıklama

  • Özel modelleri kullanmanın avantajlarını açıklama

CLI'da GitHub Copilot kullanma

  • CLI'da GitHub Copilot yükleme adımlarını tartışın

  • CLI'da GitHub Copilot kullanırken sık kullanılan komutları belirleme

  • CLI'da GitHub Copilot içinde yapılandırabileceğiniz birden çok ayarı belirleme

Etki Alanı 3: GitHub Copilot nasıl çalışır ve verileri işler (15%)

IDE'de GitHub Copilot kod önerilerinin veri işlem hattı yaşam döngüsünü açıklama

  • GitHub Copilot kod önerisinin yaşam döngüsünü görselleştirme

  • GitHub Copilot'ın bağlamı nasıl topladığı açıklanıyor

  • GitHub Copilot'ın bir istemi nasıl oluşturduğunu açıklayın.

  • Proxy hizmetini ve her istemin geçtiği filtreleri açıklama

  • Büyük dil modelinin yanıtını nasıl ürettiğini açıklama

  • GitHub Copilot'ın yanıtlarının ara sunucu üzerinden son işlem sürecini açıklama

  • GitHub Copilot'ın eşleşen kodu nasıl tanımlayacaklarını belirleme

GitHub Copilot'ın verileri nasıl işlediğini açıklama

  • GitHub Copilot bireyselindeki verilerin nasıl kullanıldığını ve paylaşıldığı açıklayın

  • GitHub Copilot kodunun tamamlanması için veri akışını açıklama

  • GitHub Copilot Sohbeti için veri akışını açıklama

  • GitHub Copilot Chat için farklı giriş işleme türlerini açıklama (tasarlandığı istem türleri)

GitHub Copilot'ın (ve genel olarak LLM'lerin) sınırlamalarını açıklama

  • En çok görülen örneklerin kaynak veriler üzerindeki etkisini açıklama

  • Kod önerilerinin yaşını açıklama (verilerin ne kadar eski ve ilgili olduğu)

  • GitHub Copilot'un, bir komut isteminden yola çıkarak mantık ve bağlam sağlama yeteneğini hesaplamalarla karşılaştırmalı olarak açıklayın.

  • Sınırlı bağlam pencerelerini açıklama

Alan 4: İstem Oluşturma ve İstem Mühendisliği (9%)

hızlı oluşturmanın temellerini açıklama

  • İstem bağlamın nasıl belirlendiğini açıklama

  • GitHub Copilot'ın tanıtılmasına yönelik dil seçeneklerini açıklama

  • İstemin farklı bölümlerini açıklama

  • Yönlendirmenin rolünü açıklama

  • Sıfır çekim ve az çekimli istem arasındaki farkı açıklama

  • GitHub Copilot ile sohbet geçmişinin nasıl kullanıldığını açıklama

  • GitHub Copilot kullanırken en iyi komut istemi oluşturma yöntemlerini belirleme

İstem mühendisliğinin temellerini açıklayın

  • Hızlı mühendislik ilkelerini, eğitim yöntemlerini ve en iyi yöntemleri açıklama

  • İstem işlemi akışını açıklayın

Etki Alanı 5: Yapay zeka için geliştirici kullanım örnekleri (14%)

Geliştirici üretkenliğini geliştirme

  • Yapay zekanın geliştirici üretkenliği için yaygın kullanım örneklerini nasıl geliştirebileceğini açıklama

  • Yeni programlama dillerini ve çerçevelerini öğrenme

  • Dil çevirisi

  • Bağlam değiştirme

  • Dokümantasyon yazma

  • Kişiselleştirilmiş bağlama duyarlı yanıtlar

  • Örnek veriler oluşturma

  • Eski uygulamaları modernleştirme

  • Hata ayıklama kodu

  • Veri bilimi

  • Kod yeniden düzenleme

  • GitHub Copilot'ın SDLC (Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü) yönetimi konusunda nasıl yardımcı olabileceğini tartışın

  • GitHub Copilot kullanmanın sınırlamalarını açıklama

  • GitHub Copilot'un kodlamayı nasıl etkilediğini görmek için üretkenlik API'sinin nasıl kullanılacağını açıklama

Etki Alanı 6: GitHub Copilot ile test etme (9%)

Kodunuz için test oluşturma seçeneklerini açıklama

  • GitHub Copilot'ın kodunuza birim testleri, tümleştirme testleri ve diğer test türlerini eklemek için nasıl kullanılabileceğini açıklama

  • GitHub Copilot'ın uç vakaları belirlemeye ve bunları ele alacak testler önermeye nasıl yardımcı olabileceğini açıklama

GitHub Copilot için farklı SKU'ları açıklama

  • GitHub Copilot için farklı SKU'ları ve gizlilikle ilgili dikkat edilmesi gerekenleri açıklama

  • Kuruluş düzeyinde farklı kod önerisi yapılandırma seçeneklerini açıklama

  • GitHub Copilot Düzenleyicisi yapılandırma dosyasını açıklama

Etki Alanı 7: Gizlilikle ilgili temel bilgiler ve bağlam dışlamaları (15%)

Test yoluyla kod kalitesini geliştirme

  • GitHub Copilot'un önerileriyle mevcut testlerin verimliliğini artırmayı açıklama

  • GitHub Copilot kullanarak çeşitli test türleri için şablon kodları nasıl oluşturabileceğinizi açıklayın.

  • GitHub Copilot'ın farklı test senaryoları için onay yazma konusunda nasıl yardımcı olabileceğini açıklama

Güvenlik ve performans için GitHub Copilot'dan yararlanma

  • GitHub Copilot'ın iyileştirmeler önermek ve koddaki olası sorunları belirlemek için mevcut testlerden nasıl bilgi edinebileceğini açıklama

  • GitHub Copilot Enterprise'ın işbirliğine dayalı kod incelemeleri, en iyi güvenlik uygulamalarından yararlanma ve performansla ilgili önemli noktalar için nasıl kullanılacağını açıklama

  • GitHub Copilot'ın kodunuzdaki olası güvenlik açıklarını nasıl belirleyebileceğini açıklama

  • GitHub Copilot'ın gelişmiş performans için kod iyileştirmelerini nasıl önerebileceğini açıklama

İçerik dışlamalarını tanımlama

  • Bir depoda ve kuruluşta içerik dışlamalarının nasıl yapılandırıldığı açıklanmaktadır

  • İçerik dışlamalarının etkilerini açıklama

  • İçerik dışlamalarının sınırlamalarını açıklama

  • GitHub Copilot çıkışlarının sahipliğini açıklayın

Önlem -ler

  • Yineleme algılayıcısı filtresini açıklama

  • Sözleşme korumasını açıklama

  • GitHub.com'da GitHub Copilot ayarlarını yapılandırmayı açıklama

  • Yinelenenleri algılamayı etkinleştirme/devre dışı bırakma

  • İstem ve öneri koleksiyonunu etkinleştirme/devre dışı bırakma

  • Güvenlik denetimlerini ve uyarılarını açıklama

Sorun giderme

  • Bazı dosyalar için düzenleyicinizde kod önerileri gösterilmiyorsa sorunun nasıl çözüldiğini açıklama

  • Bağlam dışlamalarının neden uygulanamadığını açıklama

  • Öneriler olmadığında veya ideal olmadığında GitHub Copilot'ı tetiklemeyi açıklama

  • Kod düzenleyicilerinde bağlam dışlamalarının adımlarını açıklama