ИИ для контроля качества кода
интеграция LLM в code review и CI/CD за 1 день
Практический интенсив по автоматизации ревью кода, выявлению проблем на ранних этапах и сокращению времени ручных проверок путём интеграции LLM в процесс контроля качества. Для Middle и Senior разработчиков, QA и DevOps.
1 день · Middle / Senior
Кому подойдёт
Разработчикам (Middle / Senior)
Анализ кода и логов, генерация тестов, использование AI для контроля качества на уровне команды.
QA и Automation-инженерам
Безопасная интеграция LLM в CI/CD, автоматические проверки, уход от ручных тест-прогонов.
DevOps-инженерам и техлидам
Выстраивание системного контроля качества, анализ логов с помощью AI, снижение time-to-detect.
Что получите
- Освоите
автоматизацию code review с помощью LLM: выявление проблем на ранних этапах, сокращение времени ручных проверок.
- Интегрируете
LLM в CI/CD пайплайн: автоматические проверки, генерация тестов, анализ логов и выявление паттернов ошибок.
- Получите
чек-лист «Где AI реально полезен в контроле качества кода» — для различения рабочих сценариев от тех, где AI пока не даёт результата.
Ключевые темы
01Базовое понимание LLM
- Теория LLM: как устроены GPT и LLM в общем виде, чем они отличаются от классических алгоритмов
- Контекст в работе моделей: понятие контекста и окна контекста, влияние формулировки задачи на результат
- Демонстрация качества промптов: примеры «плохих» и структурированных промптов, разбор влияния качества промпта на вывод
02Контекст: QA и качество ПО
- Основы QA: роль QA в жизненном цикле ПО, типичные артефакты и процессы
- Атрибуты качества ПО: надежность, производительность, сопровождаемость, тестопригодность и другие
- Технический долг: понятие, влияние на качество и скорость разработки, связь техдолга, QA и зон применения LLM
03Роль LLM в процессе разработки
- Зоны применения LLM: генерация тестов, ревью кода, анализ логов, поддержка документации
- Ограничения и риски: качество и проверяемость ответов, приватность и безопасность кода
- Дискуссия: какие задачи участники готовы делегировать LLM и где LLM добавляют риск и шум
04Интеграция LLM в среду разработчика
- Разбор среды разработчика: VCS, IDE, тесты, CI/CD, типичный путь изменений от коммита до деплоя
- Точки встраивания LLM: локальные инструменты и плагины, проверки перед коммитом, анализ MR/PR
- Модель пайплайна: схематизация пайплайна разработки, маркировка LLM-«врезок»
05Практика: локальная интеграция
- LLM в git-hooks: выбор задач (проверка кода, сообщений коммитов и др.), настройка и запуск локальных проверок
- Подбор моделей и промптов локально: выбор типа модели под сценарий, отладка промптов под задачи QA и ревью
06Практика: интеграция в CI/CD
- LLM в GitLab Pipeline: архитектура включения LLM в пайплайн, формат входных и выходных данных
- Подбор моделей и промптов для CI: промпты для анализа результатов сборки и тестов, промпты для анализа изменений в коде
07Завершение и оценка
- Обсуждение результатов: что получилось в практической части, какие сценарии участники считают полезными
- Рефлексия и дальнейшие шаги: индивидуальные планы на 1–2 недели, вопросы и рекомендации по дальнейшему изучению
Формат
Онлайн-интенсив, 1 день
Практические задания на реальных сценариях. Уровень: Middle / Senior.
Даты и цены
Стоимость участия — от 19 500 ₽.
Нет предстоящих дат. Оставьте заявку — сообщим, когда появятся.
Не нашли удобную дату? Оставьте почту — напишем, когда откроется новый набор.
Команде от 5 человек выгоднее корпоративный формат.
Оплата и документы
Оплата, документы и возврат одинаковы для всех открытых тренингов — они собраны на странице условий участия.
ScrumTrek — Agile-провайдер №1 в России
С 2007 года помогаем компаниям внедрять инновации, обучать персонал и повышать эффективность через продуктовый подход, Scrum, Kanban, SAFe, LeSS и OKR.
Адаптируем под вашу компанию
Расскажите о задаче — предложим формат и состав работы под ваш контекст.
