Dans ce module, vous apprendrez à choisir le Grand modèle de langage (LLM) approprié pour vos projets de codage vibratoire en comprenant les caractéristiques clés telles que les fenêtres contextuelles, les assistants et les agents. Vous vous entraînerez à écrire des invites claires et précises qui aident les outils IA à générer exactement ce dont vous avez besoin. L'accent est mis sur la construction d'applications fonctionnelles en utilisant le langage naturel, sans avoir besoin d'inspecter ou de modifier le code. À la fin de l'atelier, vous serez en mesure de guider efficacement les LLM pour créer des programmes fonctionnels à partir de vos idées.

Ce module se concentre sur les composants, la sécurité, les biais et le débogage. Vous explorerez comment identifier et corriger les erreurs en utilisant des techniques de débogage conversationnel avec des outils IA, et comment créer des points de contrôle efficaces pour sauvegarder vos progrès. Vous apprendrez également à revenir à des versions antérieures de votre projet lorsque les choses tournent mal. Vous apprendrez également à éviter les conséquences involontaires. À la fin, vous serez équipé pour gérer les erreurs et résoudre les problèmes en toute confiance en tant que codeur vibrant.