Temario del curso
Introducción a Graphite y flujos de trabajo modernos de revisión de código
- Vista general de la arquitectura y las funciones clave de Graphite
- Comprensión de las solicitudes de pull request apiladas y la automatización del flujo de trabajo
- Configuración de Graphite con GitHub para proyectos basados en equipos
Instalación y configuración de Graphite
- Despliegue de Graphite en entornos de desarrollo
- Conexión de repositorios y gestión de permisos
- Configuración de colas de fusión, bandejas de entrada de PR y políticas de revisión de código
Optimización de flujos de trabajo de pull request
- Implementación de PR apiladas y seguimiento de dependencias
- Reducción de conflictos de fusión y aumento de la velocidad de revisión
- Gestión de bases de código grandes con el sistema de revisión de Graphite
Revisión de código basada en IA y mejora de la productividad
- Uso del asistente de revisión de código con IA de Graphite
- Integración de LLM de código abierto como Deepseek, Qwen y Mistral Small para obtener información sobre el código
- Creación de sugerencias automatizadas y aplicación de estándares de calidad
Integración de Graphite con cadenas de herramientas DevOps
- Vinculación de Graphite con tuberías de CI/CD
- Integración con GitHub Actions, Jenkins y otras herramientas de automatización
- Asegurar el cumplimiento y la capacidad de auditoría en los flujos de trabajo empresariales
Analíticas, métricas e informes
- Uso de paneles de control de Graphite para el seguimiento del rendimiento del equipo
- Identificación de cuellos de botella e ineficiencias
- Creación de informes y visualizaciones personalizadas
Escala de Graphite en entornos empresariales
- Configuración multi-equipo y estrategias de gobernanza
- Mejores prácticas para la implementación a gran escala
- Consideraciones de seguridad, retención de datos y cumplimiento
Taller práctico: Implementación de extremo a extremo
- Configuración de un flujo de trabajo completo de Graphite empresarial
- Integración de tuberías de revisión basadas en IA
- Realización del análisis de rendimiento del equipo y la planificación de mejoras
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Conocimiento de flujos de trabajo basados en Git
- Experiencia en desarrollo de software y sistemas de control de versiones
- Familiaridad con los 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
Reseñas (2)
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