Temario del curso
Introducción a Graphite y Flujos de Trabajo Modernos de Revisión de Código
- Visión general de la arquitectura y características clave de Graphite
- Comprendiendo solicitudes de incorporación apiladas y automatización de flujos de trabajo
- Configurando Graphite con GitHub para proyectos basados en equipos
Instalación y Configuración de Graphite
- Implementando Graphite en entornos de desarrollo
- Conectando repositorios y gestionando permisos
- Configurando colas de fusión, bandejas de entrada de PR y políticas de revisión de código
Optimización de Flujos de Trabajo de Solicitudes de Incorporación
- Implementando solicitudes de incorporación apiladas y seguimiento de dependencias
- Reduciendo conflictos de fusión e incrementando la velocidad de revisión
- Gestionando grandes bases de código con el sistema de revisión de Graphite
Revisión de Código Impulsada por IA y Mejora de Productividad
- Usando el asistente de revisión de código basado en IA de Graphite
- Integrando modelos de lenguaje open source como Deepseek, Qwen y Mistral Small para obtener insights sobre el código
- Creando sugerencias automatizadas y aplicando estándares de calidad
Integración de Graphite con Cadenas de Herramientas DevOps
- Enlazando Graphite con pipelines CI/CD
- Integrando con GitHub Actions, Jenkins y otras herramientas de automatización
- Garantizando el cumplimiento y la audibilidad en flujos de trabajo empresariales
Análisis, Métricas y Reportes
- Usando tableros de Graphite para el seguimiento del rendimiento del equipo
- Identificando cuellos de botella e ineficiencias
- Creando informes y visualizaciones personalizados
Escalado de Graphite en Entornos Empresariales
- Configuración para múltiples equipos y estrategias de gobernanza
- Mejores prácticas para implementaciones a gran escala
- Consideraciones de seguridad, retención de datos y cumplimiento normativo
Taller Práctico: Implementación Integral
- Configurando un flujo de trabajo completo de Graphite a nivel empresarial
- Integrando pipelines de revisión basados en IA
- Realizando análisis del rendimiento del equipo y planeación de mejoras
Resumen y Pasos Siguientes
Requerimientos
- Conocimiento de flujos de trabajo basados en Git
- Experiencia en desarrollo de software y sistemas de control de versiones
- Familiaridad con conceptos de revisión de código y CI/CD
Audiencia
- Líderes de ingeniería y gerentes de desarrollo de software
- Equipos de DevOps e ingeniería de plataformas
- Desarrolladores senior y arquitectos técnicos
Testimonios (3)
La práctica estuvo muy interactiva y aplicable al negocio.
Jorge Boscan - Chevron Global Technology Services Company
Curso - Advanced GitHub Copilot & AI for Projects and Infrastructure
Adquirí conocimientos sobre la biblioteca Streamlit de Python y, con seguridad, intentaré utilizarla para mejorar las aplicaciones de mi equipo que se desarrollan en R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Traducción Automática
El formador puede ajustar el nivel del curso durante la capacitación para adaptarlo a nuestro nivel de comprensión del tema, de manera que podamos adquirir conocimientos más útiles que nos ayuden a aprovechar mejor las herramientas en nuestro trabajo diario.
Tatt Juen - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Curso - Intermediate GitHub Copilot
Traducción Automática