JetBrainsmuốn giải quyết khoảng cách giữa việc các nhà phát triển có công cụ lập trình AI và biết cách sử dụng chúng hiệu quả.
Mô hình tạo sinh hiện đã phổ biến, nhưng tích hợp tác nhân tự trị vào quy trình làm việc hiện có là thực tế phức tạp hơn nhiều.
JetBrains, hợp tác vớiNebius, đang nỗ lực thu hẹp khoảng cách này thông qua chương trình đào tạo mới nhằm đưa chuyên môn AI trực tiếp vào thói quen hàng ngày của nhà phát triển.
Lãnh đạo kỹ thuật đối mặt với rào cản quản trị hơn là vấn đề tiếp cận.
Dựa trên 25 năm kinh nghiệm phát triển công cụ, JetBrains cho rằng AI cần ngừng là công nghệ mới lạ và trở thành thực hành tiêu chuẩn.
Để hỗ trợ quá trình chuyển đổi này, hãng đã phát hành ‘Lập trình với sự hỗ trợ của AI’, một chuỗi 10 phần bao gồm khoảng 20 giờ tài liệu tự học.
Giáo trình tránh việc tạo mã đơn thuần và thay vào đó tập trung vào vị trí của AI trong bộ máy phát triển rộng hơn:
tái cấu trúc, gỡ lỗi, DevOps và tự động hóa.
Chương trình không chỉ dành cho kỹ sư cấp dưới xây dựng hệ thống đầu tiên.
Nội dung AI của JetBrains nhằm giúp nhà phát triển cao cấp tương lai hóa quy trình làm việc và cung cấp cho quản lý ngữ cảnh cần thiết để triển khai các công nghệ này an toàn.
Hai khóa học chính làm nền tảng cho chương trình, minh họa sự khác biệt giữa việc sử dụng AI như công cụ lập trình riêng biệt và triển khai nó như cộng tác viên.
‘Lập trình với Junie’tập trung vào thực thi trực tiếp.
Người tham gia cài đặt tác nhân Junie để xây dựng dự án từ đầu, cung cấp môi trường sandbox để theo dõi hệ thống tạo và chạy mã từng bước.
“Tạo lệnh hiệu quả” là thành phần cốt lõi ở đây.
Nhà phát triển học cách cấu trúc yêu cầu để có kết quả tốt hơn và áp dụng tác nhân vào các tác vụ nặng nhọc như gỡ lỗi và tự động hóa kiểm thử.
Mục tiêu đơn giản:
duy trì quyền kiểm soát của con người trong khi loại bỏ nỗ lực thủ công lặp đi lặp lại.
Một bài tập cụ thể liên quan đến việc xây dựng ứng dụng web phân tích hình ảnh thực phẩm thông qua mô hình thị giác Nebius.
Điều này làm nổi bật cách ngữ cảnh cải thiện độ chính xác;
bài học quan trọng cho doanh nghiệp khi đưa dữ liệu nội bộ vào LLM.
Vượt ra ngoài việc sử dụng công cụ lập trình AI để thực thi, với khóa học‘Tác nhân AI như Đội ngũ của Bạn’JetBrains giải quyết các vấn đề kiến trúc và quản lý của quy trình làm việc tác nhân.
Phân biệt lệnh gọi LLM tiêu chuẩn với tác nhân tự trị là yếu tố quan trọng cho quản lý rủi ro.
Mô-đun này mở ra cơ chế hoạt động của tác nhân chạy bằng LLM, chi tiết cách chúng xử lý quyết định nội bộ.
Sổ tay năng suất được bao gồm, nhưng giáo trình cân bằng chúng với trọng tâm cần thiết vào rủi ro.
Nó buộc các nhóm đối mặt với thách thức vốn có của mô hình tạo sinh, như thiên kiến, ảo giác và khả năng quan sát kém.
Nhận diện những cạm bẫy này sớm cho phép trưởng nhóm điều hướng sự phức tạp khi tích hợp tác nhân vào hệ thống hiện đại.
Hợp tác với Nebius cho phép JetBrains hiện thực hóa các khái niệm hạ tầng phức tạp.
Với 25 bài tập thực hành và một dự án tổng hợp, chương trình đảm bảo người học không chỉ tiếp thu lý thuyết mà còn áp dụng vào tình huống thực tế.
Với doanh nghiệp, tài nguyên này đóng vai trò khuôn mẫu cho đào tạo nội bộ.
Thành công hiếm khi đến từ việc chỉ mua công cụ;
nó đòi hỏi đào tạo nhân viên hiểu cơ chế, hạn chế và quản trị phù hợp cho các tác nhân họ sử dụng.
Lãnh đạo nên đánh giá năng lực hiện tại của nhóm phát triển với quy trình làm việc tác nhân.
Khuyến khích tham gia các chương trình có cấu trúc như của JetBrains có thể giúp chuẩn hóa việc sử dụng AI, đảm bảo nhà phát triển sử dụng công cụ lập trình AI với nhận thức kiến trúc thay vì chỉ phụ thuộc mù quáng.
