CS146S: The Modern Software Developer (em coreano)

• Versão oficial em coreano do curso Stanford CS146S
• Tradução para o coreano dos materiais de leitura disponível, e uma série de aulas em coreano no YouTube também está prevista
• Composto por um curso de 10 semanas
  • Week 1: Introduction to Coding LLMs and AI Development
  • Week 2: The Anatomy of Coding Agents
  • Week 3: The AI IDE
  • Week 4: Coding Agent Patterns
  • Week 5: The Modern Terminal
  • Week 6: AI Testing and Security
  • Week 7: Modern Software Support
  • Week 8: Automated UI and App Building
  • Week 9: Agents Post-Deployment
  • Week 10: What's Next for AI Software Engineering
• Traduzido pela Team Attention com autorização do autor original, Mihail Eric

Descrição do curso

Nos últimos anos, os grandes modelos de linguagem (LLMs) introduziram um novo paradigma revolucionário no desenvolvimento de software. O ciclo de vida tradicional do desenvolvimento de software está sendo transformado pela automação com IA em todas as etapas, o que levanta a seguinte pergunta: como os engenheiros de software da próxima geração devem aproveitar esses avanços para aumentar sua produtividade em 10 vezes e se preparar para a carreira?

Este curso mostra que as ferramentas modernas de IA não apenas aumentam a produtividade dos desenvolvedores, mas também irão democratizar a engenharia de software para um público mais amplo. Ele demonstra como o desenvolvimento de software evoluiu de escrever código do zero para um fluxo de trabalho iterativo de planejar, gerar com IA, revisar e repetir. Os alunos irão dominar tanto a teoria por trás das tarefas tradicionais de engenharia de software quanto as ferramentas de ponta baseadas em IA que as resolvem.

Por meio de desafios práticos de engenharia e palestras com pioneiros da indústria que constroem essas ferramentas revolucionárias, os alunos adquirirão experiência prática em desenvolvimento com IA, testes automatizados, documentação inteligente e detecção de vulnerabilidades de segurança. Ao concluir este curso, terão uma compreensão clara de como integrar modelos LLM de ponta a fluxos de trabalho complexos de desenvolvimento e de como evitar armadilhas comuns.