學習如何利用人工智慧作為你的程式設計夥伴來發現、驗證和修復漏洞
從這 2 小時的課程，你會學到
- 精準定位 AI 在 debug ( 偵錯/調試 ) 中的作用，以及哪些環節會浪費時間
- 使用 ChatGPT、Claude Sonnet 和 Copilot 等 AI 工具加速根本原因分析
- 為 AI 提供清晰、有針對性的上下文( context )，使其給出有用的答案而非猜測
- 使用 AI 編寫單元測試、邊界測試、模糊測試和基準測試
- 在 AI 的錯誤導致生產環境出現更大問題之前將其捕獲
- 使用差異比較工具、程式碼檢查工具和靜態分析工具審核 AI 產生的修復
- 識別並預防 AI 驅動的安全風險，例如注入漏洞或驗證不足
- 利用 AI 執行從錯誤報告到已驗證補丁的全循環 debug
- 為實際專案建立並完善您自己的 AI 驅動 debug 清單
- 將 AI 輔助與您的專業知識結合，成為更快、更可靠的 debug 人員
要求
- 精通至少一種程式語言（Python、Java、C++ 或類似語言）。
- 具備 debug 工作流程和版本控制（Git）經驗。
- 熟悉自動化測試（單元測試、整合測試）。
- 了解 ChatGPT 或類似 AI 助理等工具會有幫助，但並非必要。
課程說明
Debug 很難。引入人工智慧 (AI) 可以加快 debug 速度，但也可能帶來更大的風險。像 Copilot 這樣的工具和其他 AI 助理可以提供修復建議，但它們也可能引入新的 bug 或隱藏現有 bug。本課程將向您展示如何在不失去程式碼控制的前提下，將 AI 作為 debug 夥伴。
本課程內容
一套將傳統 debug 技巧與 AI 輔助結合的實用系統。您將學習 AI 何時可以加快您的速度，何時會誤導您，以及如何在工作流程中始終保持驗證。
您將學到什麼
- AI 如何融入現代 debug
- 如何為 AI 提供清晰的上下文資訊以獲得更佳建議
- 如何利用 AI 和非 AI 隔離問題
- 使用 AI 生成和擴展測試覆蓋率
- 識別隱藏新 bug 的 AI“修復”
- 使用工具和清單核實 AI 解釋的真實性
- 識別和管理 AI 安全風險
- 建構包含 AI 代理的全循環 debug 工作流程
- 建立個人 debug 清單
我們的工作方式
您將：
- 進行訓練活動，學習如何藉助 AI 定位程式碼問題
- 練習使用 AI 生成單元測試和模糊測試
- 審核 AI 補丁並發現隱藏的錯誤
- 學習如何像管理初級開發人員一樣管理 AI
- 建立並完善您自己的 debug 手冊
為什麼這很重要
到最後，您將能夠把 AI 當作一種助力，而不是替代品。您將擁有更快的 debug 速度、更強大的安全保障，以及一套清晰的系統來驗證每個 AI 輔助的變更。
沒有誇大其詞，沒有盲目信任，只有真正的 debug 技能，以及 AI 的加持。
目標受眾
- 希望將 AI 整合到 debug 流程中的軟體開發人員和軟體工程師。
- 希望透過 AU 輔助工作流程提高調試效率的高級工程師和首席工程師。
- 負責測試、安全驗證和效能最佳化的開發人員。
- 希望交叉檢查和驗證 AI 產生的 debug 解決方案的準確性和安全性的專業人士。
講師簡介
Arkadiusz Włodarczyk 優秀老師，程式設計專家
我相信，只要接受正確的指導，每個人都有能力開發軟體。
包括你。
在繼續學習之前，我會確保你掌握基礎知識。完成我的課程後，你最終會理解你寫的所有程式碼。
我從事程式設計和網站開發已有 20 多年。
我在這個領域累積了豐富的經驗，今天我想與你分享我所學到的知識。
我製作了 27 門非常受歡迎的影片課程，內容涵蓋程式設計、Web 開發和數學。
超過 35 萬名學生報名參加了我的 Udemy 課程。
如果你對我的課程涵蓋的任何主題有任何疑問，請隨時提問！ 🙂
字幕：英文
- 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To
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