Kurs Programuj szybciej i lepiej z Copilotem. Praktyczne warsztaty z GitHub Copilot i GenAI

Proces szkoleniowy

Analiza potrzeb szkoleniowych

Jeśli masz życzenie dotyczące programu szkolenia, przeprowadzimy dla Ciebie analizę potrzeb szkoleniowych, która będzie wskazówką dla nas, na jakie aspekty programu położyć większy nacisk – tak, by program szkolenia spełniał konkretne potrzeby.

Co zyskujesz?

Sprawniejsza praca z AI - Zrozumiesz, jak GitHub Copilot działa w codziennej pracy developera i jak dobrać sposób użycia do zadania, aby szybciej pisać kod, poprawiać go i unikać przypadkowych błędów.

Gotowe środowisko pracy - Samodzielnie skonfigurujesz Copilota w VS Code, Visual Studio lub IDE JetBrains, dobierzesz ustawienia pod swój styl pracy i nauczysz się usuwać typowe problemy z uruchomieniem.

Szybsze tworzenie kodu - Nauczysz się tworzyć funkcje i klasy na podstawie komentarzy oraz dobrze formułować prompty, dzięki czemu szybciej przygotujesz poprawne szkielety rozwiązań i rozwiniesz je w działający kod.

Automatyzacja testów i dokumentacji - Wykorzystasz Copilota do generowania testów jednostkowych, komentarzy i opisów kodu, co skróci czas pracy nad utrzymaniem projektu i ułatwi przekazywanie zmian innym osobom w zespole.

Praktyka w wielu językach - Zobaczysz konkretne przykłady użycia Copilota w Pythonie, JavaScript, TypeScript, C# i SQL, więc łatwiej przeniesiesz poznane techniki do własnego stacku i realnych zadań projektowych.

Lepsze prompty i nawyki - Poznasz wzorce komentarzy i promptów, które prowadzą do trafniejszych podpowiedzi, dzięki czemu ograniczysz liczbę nietrafionych sugestii i szybciej dojdziesz do użytecznego wyniku.

Bezpieczniejsze użycie Copilota - Dowiesz się, kiedy warto zaufać propozycjom AI, a kiedy konieczna jest ręczna kontrola, oraz jak uwzględniać kwestie licencyjne, bezpieczeństwo kodu i ryzyka związane z prawami autorskimi.

Ćwiczenia na realnych zadaniach - Podczas warsztatów przećwiczysz krótkie zadania i budowę mikroaplikacji z pomocą Copilota, a potem wspólnie przeanalizujesz wygenerowany kod, by lepiej oceniać jego jakość i przydatność.

Program szkolenia

1. Wprowadzenie do AI wspierającej programowanie

rola generatywnej AI w procesie tworzenia oprogramowania:
- ewolucja narzędzi wspomagających programistów,
- możliwości i ograniczenia modeli językowych,
- GitHub Copilot, ChatGPT, Claude i Gemini w pracy programisty,
- bezpieczeństwo i aspekty prawne wykorzystania AI,
przegląd środowiska GitHub Copilot:
- wersje i funkcjonalności GitHub Copilot,
- integracja z Visual Studio Code, Visual Studio i JetBrains,
- konfiguracja środowiska pracy,
- omówienie trybów pracy Copilota.

2. Efektywne promptowanie dla programistów

tworzenie skutecznych poleceń:
- jak opisywać wymagania funkcjonalne,
- formułowanie promptów dla generowania kodu,
- wykorzystanie kontekstu projektu,
- iteracyjne dopracowywanie odpowiedzi,
techniki pracy z AI:
- Prompt chaining,
- Few-shot prompting,
- role prompting,
- generowanie kodu zgodnego ze standardami organizacji.

3. Generowanie kodu przy użyciu GitHub Copilot

tworzenie nowych funkcji i komponentów:
- generowanie metod i klas,
- tworzenie API i endpointów,
- generowanie komponentów frontendowych,
- automatyczne tworzenie struktur danych,
praktyczne wykorzystanie Copilota:
- uzupełnianie kodu w czasie rzeczywistym,
- generowanie boilerplate code,
- tworzenie dokumentacji kodu,
- przyspieszanie codziennych zadań programistycznych.

4. Refaktoryzacja i poprawa jakości kodu

analiza istniejącego kodu:
- identyfikacja problemów jakościowych,
- wykrywanie antywzorców,
- poprawa czytelności kodu,
automatyczna refaktoryzacja:
- upraszczanie złożonych fragmentów,
- modernizacja starszego kodu,
- optymalizacja wydajności,
- migracja między wersjami frameworków i bibliotek.

5. Testowanie wspomagane przez AI

generowanie testów:
- tworzenie testów jednostkowych,
- generowanie testów integracyjnych,
- budowa przypadków testowych,
- Analiza pokrycia testami,
wykrywanie błędów:
- analiza wyjątków i logów,
- diagnostyka problemów w aplikacjach,
- wykorzystanie AI do debugowania,
- wyszukiwanie potencjalnych podatności.

6. Dokumentacja techniczna i analiza kodu

automatyczne tworzenie dokumentacji:
- generowanie komentarzy i dokumentacji API,
- tworzenie README i instrukcji wdrożeniowych,
- dokumentowanie architektury aplikacji,
analiza dużych baz kodu:
- zrozumienie obcego projektu,
- analiza zależności,
- tworzenie podsumowań modułów i klas,
- wspomaganie onboardingu nowych programistów.

7. Programowanie z wykorzystaniem agentów AI

nowoczesne funkcje GitHub Copilot:
- Copilot Chat,
- Agent Mode,
- Workspace Context,
- integracja z repozytoriami GitHub,
realizacja złożonych zadań:
- planowanie zmian w projekcie,
- implementacja wieloetapowych funkcjonalności,
- automatyzacja powtarzalnych prac programistycznych,
- współpraca człowiek–AI przy rozwoju oprogramowania.

8. AI w procesie DevOps i Code Review

wsparcie procesu wytwarzania oprogramowania:
- generowanie commit messages,
- tworzenie Pull Requestów,
- automatyczne podsumowania zmian,
AI w przeglądzie kodu:
- analiza jakości kodu,
- sugestie usprawnień,
- weryfikacja zgodności ze standardami,
- wspomaganie procesu code review.

9. Warsztat projektowy

realizacja przykładowego projektu z wykorzystaniem AI:
- analiza wymagań,
- generowanie architektury rozwiązania,
- implementacja funkcjonalności,
- tworzenie testów,
- refaktoryzacja i optymalizacja,
- przygotowanie dokumentacji.

10. Dobre praktyki pracy z GitHub Copilot i GenAI

organizacja pracy programisty wspieranego przez AI:
- kiedy ufać AI, a kiedy weryfikować odpowiedzi,
- kontrola jakości generowanego kodu,
- ochrona kodu źródłowego i danych firmowych,
- budowanie własnych bibliotek promptów,
podsumowanie i kierunki rozwoju:
- najnowsze trendy AI dla programistów,
- agentowe środowiska programistyczne,
- AI-native software development,
- plan dalszego rozwoju kompetencji.

Jakie są wymagania wstępne do udziału w szkoleniu?

Podstawy programowania - Powinieneś swobodnie czytać i pisać prosty kod w co najmniej jednym języku programowania, aby podczas warsztatów skupić się na pracy z Copilotem, a nie na samych podstawach.

Znajomość środowiska IDE - Powinieneś umieć korzystać z wybranego edytora lub IDE, na przykład VS Code, Visual Studio albo JetBrains, aby bez problemu przejść instalację, konfigurację i ćwiczenia praktyczne.

Podstawy Git i GitHub - Powinieneś znać podstawy pracy z GitHubem i rozumieć, czym jest konto, repozytorium oraz logowanie do usługi, bo szkolenie obejmuje uruchomienie i użycie Copilota w ekosystemie GitHub.

Czytanie kodu i testów - Powinieneś umieć analizować istniejący kod oraz proste testy jednostkowe, aby oceniać propozycje AI, wychwytywać błędy i świadomie poprawiać wygenerowane fragmenty podczas ćwiczeń.