Generative AI (генеративний штучний інтелект) вже сьогодні змінює підхід до розробки: прискорює написання коду, підказує оптимальні рішення та бере на себе рутинні завдання. Якщо ви хочете розробляти швидше, розумніше та продуктивніше, цей тренінг — саме для вас.
Тривалість: Тренінг триває два дні і має два заняття по 2 години кожне.
Протягом цього часу ми:
- покроково розглянемо, як інтегрувати ChatGPT, Claude, GitHub Copilot у робочий процес розробника
- навчимось ефективно використовувати AI-помічників для генерації, рефакторингу, аналізу коду та документації
- розберемо реальні кейси, техніки prompt engineering та принципи AI-driven development
- поговоримо про обмеження, помилки й ризики — без рожевих окулярів.
Програма тренінгу
Тривалість: Тренінг триває два дні і має два заняття по 2 години кожне
Формат: Інтерактивна лекція + практичні вправи
- Короткий вступ: як працює, де використовується
- Які завдання вирішує розробнику
- Обмеження та виклики
- ChatGPT/Claude, GitHub Copilot
- Що обрати для коду, що — для документації, що — для рефлексії
- Компоненти ефективного промпта
- Як структурувати промпт під різні задачі (написання коду, тестів, дебаг)
- «Небезпечні» формулювання: як вони псують результат
- Учасникам даються приклади промптів — треба знайти помилки та покращити
- Колективне голосування, обговорення
- Вибираємо 1-2 задачі з фронтенду або бекенду
- Створюємо промпт → аналізуємо результат → покращуємо
Результати після тренінгу:
- Чітке розуміння, як і де ефективно застосовувати Generative AI
- Навички формування сильних промптів для розробницьких задач
- Інструменти для автоматизації, які реально заощаджують час
- Готовність інтегрувати ШІ у ваш дев-процес уже зараз
- Презентація, набір робочих промптів та можливість подальших консультацій після тренінгу
Готові вивести свою розробку на новий рівень?
Зареєструйтесь прямо зараз — і зробіть перший крок до ефективної співпраці з Generative AI.
FAQ
Які ШІ інструменти для розробників варто використовувати для автоматизації написання коду та тестування?
Рекомендуємо GitHub Copilot, ChatGPT, Claude, Codeium, а також інструменти інтеграції на рівні IDE. Вони дозволяють швидко створювати фрагменти коду, тести, документацію, проводити рефакторинг і пропонують альтернативні реалізації завдань.
Як застосовувати Generative AI в розробці для оптимізації бізнес-процесів та створення інноваційних продуктів?
ШІ для розробників допомагає скоротити time-to-market, автоматизувати повторювані завдання, генерувати код на основі бізнес-вимог і пришвидшує створення MVP. Це особливо корисно для інноваційних програм і стартапів, які діють у високій динаміці.
Які навички потрібні, щоб ефективно використовувати AI для розробки в роботі програміста?
Достатньо базових знань програмування, розуміння контексту задач і навичок формування правильних промптів. Поступово додаються знання про ML-моделі, LLM, ШІ інструменти для розробників, принципи адаптації до командних середовищ (CI/CD, Git, DevOps).
Які переваги та ризики має впровадження ШІ для розробників у щоденну практику створення програмного забезпечення?
Переваги: пришвидшення роботи, зниження рутини, підвищення якості коду, нові можливості для колаборації.
Ризики: помилкові або небезпечні підказки, “галюцинації” ШІ, надмірна довіра до генерації без перевірки, ризик залежності від сторонніх моделей без аудиту. Важлива критичність і безпечна інтеграція.
