Temario del curso
Introducción a Graphite y flujos de trabajo modernos de revisión de código
- Resumen de la arquitectura y las funciones clave de Graphite
- Comprensión de las solicitudes de extracción apiladas y la automatización del flujo de trabajo
- Configuración de Graphite con GitHub para proyectos en equipo
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 los flujos de trabajo de solicitudes de extracción
- Implementación de PR apiladas y seguimiento de dependencias
- Reducción de conflictos de fusión y aumento de la velocidad de revisión
- Gestión de grandes bases de código con el sistema de revisión de Graphite
Revisión de código impulsada por 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 automáticas y aplicación de estándares de calidad
Integración de Graphite con las cadenas de herramientas DevOps
- Conexión de Graphite con pipelines CI/CD
- Integración con GitHub Actions, Jenkins y otras herramientas de automatización
- Asegurar el cumplimiento y la auditoría en los flujos de trabajo empresariales
Analíticas, métricas e informes
- Uso de los paneles de control de Graphite para el seguimiento del rendimiento del equipo
- Identificación de cuellos de botella e ineficiencias
- Creación de informes personalizados y visualizaciones
Escala de Graphite en entornos empresariales
- Configuración multi-equipo y estrategias de gobernanza
- Mejores prácticas para el despliegue a gran escala
- Consideraciones sobre 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 pipelines de revisión basados en IA
- Realización del análisis del rendimiento del equipo y planificación de mejoras
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los flujos de trabajo basados en Git
- Experiencia con el desarrollo de software y los sistemas de control de versiones
- Conocimiento de los conceptos de revisión de código y CI/CD
Público objetivo
- 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
