Ngwa AI koodu na ntinye ọrụ

Uru:

• Ikike ịmecha onye nchịkọta akụkọ, onye enyemaka nkata, onye nnọchi anya CLI na ụdị akpaaka CI na ọrụ
• Ikike ịhazi ọkwa nnwere onwe dịka ihe egwu dị ma tinye ịdọ aka ná ntị 'atụmatụ mbụ' nye ndị ọrụ CLI
• Ikike iji gbanwee iji AI ka ọ bụrụ usoro otu nke dabeere na ngwá ọrụ kwadoro, ọnụ ụzọ nkwenye, nghọta na nkọwa.

Ka ọ dị ugbu a, anyị amụtala iji AI na-arụ ọrụ n'otu n'otu (ntụgharị, nyocha, nyocha, nbipu). N'ime nkeji ikpeazụ a, anyị na-etinye ọnụ ọgụgụ ndị ahụ ọnụ: ịmara ngwa ọrụ nzuzo AI dị iche iche, kwekọọ ngwa ọrụ kwesịrị ekwesị na ọrụ ziri ezi, yana itinye ha n'enweghị nsogbu n'ime usoro mmepe gị kwa ụbọchị - site na nchịkọta akụkọ gaa na njikwa ụdị, site na pipeline CI / CD ruo na ọchịchị otu. Ebumnuche bụ ime ka omume na-adịghị mma "jụọ AI mgbe ọ bụla" ka ọ bụrụ usoro ọrụ na-agbanwe agbanwe ma na-enyocha ya.

Anyị na-ekpuchi ụdị ụgbọ ala na ụdị na-anọpụ iche (aha ngwaahịa akọwapụtara na-agbanwe ngwa ngwa; ọ bụ ihe ụdị ahụ na-eme ka ọ dị mkpa). Ụdị ọ bụla nwere "ebe dị ụtọ" na profaịlụ ihe ize ndụ; Ọkachamara bụ ịmara oke ikike ị ga-enye ọrụ.

Udi nke Ngwa nzuzo AI

1. Na-edezi emecha. Ngwa mgbakwunye na-atụ aro ahịrị/ ngọngọ ka ị na-ede na IDE gị (mgbe mmepe ebe ị na-ede koodu). Ebe dị ụtọ: ọsọ n'ime iyi, koodu mmiri ọkụ. Ihe ize ndụ: okirikiri dị warara, ịnakwere aro n'echeghị echiche.

2. Onye enyemaka nkata / akụkụ panel. Mkparịta ụka agbakwunyere na IDE nwere visibiliti n'ime akụkụ nke koodu koodu gị. Ụtọ ntụpọ: nkọwa, refactor, ule, ahụhụ analysis. Ihe egwu: ejedebere na mpaghara ị na-enye, chọrọ nkwenye.

3. Ndị ọrụ CLI (ngwaọrụ ndị nnọchi anya). Ngwa ndị na-agba ọsọ site na ahịrị iwu, nwere ike ịgụ na gbanwee ọtụtụ faịlụ, na-agba ọsọ iwu, ma rụọ ọrụ ọtụtụ nzọụkwụ n'onwe ha. Ebe dị ụtọ: mgbanwe ọtụtụ faịlụ, ọrụ ugboro ugboro, "tinye ihe onwunwe a" ụdị ọrụ. Ihe ize ndụ: nnukwu nnwere onwe = mmetụta dị elu; Ọ bụrụ na echekwaghị ya, ọ na-ewepụta mgbanwe sara mbara ma sie ike ịchọpụta.

4. Ntinye ahịrị / akpaaka. Bots CI (Continuous Integration) nke na-ahapụ nkọwa nyocha akpaka na PR, na-atụ aro ule, ma ọ bụ mepụta ndekọ mgbanwe. Ebe dị ụtọ: akpa strainer na-enweghị ike ọgwụgwụ, agbanwe agbanwe. Ihe ize ndụ: mkpọtụ, ntụkwasị obi ụgha.

Ndụmọdụ: Ka nnwere onwe na-abawanye, njikwa kwesịkwara ịbawanye. N'ihi na mmecha editọ dị ntakịrị na ozugbo, a na-elekọta ya nke ọma; Ekwesịrị inyocha mgbanwe mgbanwe faịlụ ọtụtụ onye CLI dịka, ma ọ bụrụ na ọ bụghị nke ọma karịa, karịa PR mmadụ.

Kwụpụ site na Nzọụkwụ: Tinye AI n'ime usoro ọrụ

1. Map ọrụ na ngwá ọrụ. Obere mgbakwunye na iyi → mmecha; ghọta/na-emeghachi omume/nnwale → nkata; ọtụtụ faịlụ, ọrụ ugboro ugboro → onye nnọchi anya CLI; na-aga n'ihu nzacha mbụ → ntinye CI.
2. Họrọ ọkwa nke nnwere onwe. Ego ole ka onye ọrụ ahụ nwere? Ntụnye naanị ọgụgụ ma ọ bụ mgbanwe faịlụ + mmezu iwu? Dezie maka ihe egwu.
3. Zụlite ihe ndị gbara ya gburugburu. Na-ewebata iwu oru ngo (ụdị, ụkpụrụ ụlọ, "anaghị eme") n'ime ngwa ọrụ ahụ; Jiri faịlụ ntuziaka ọrụ kama ịkọwa ya ugboro ugboro.
4. Jikwaa ọnụ ụzọ nkwenye. Mgbanwe AI dị ka mgbanwe mmadụ: ọ na-aga site na nchịkọta, nyocha, nyocha, na (ọ bụrụ na ọ dị mkpa) nkwenye ọkachamara. AI imeghe PR anaghị agafe nnabata.
5. tụọ ma mezie. Lelee ihe na-eme ngwa ngwa, ebe ibu mgbazi na-abawanye; Kpochapụ ihe eji eme ihe na-adịghị arụ ọrụ.

Obere obere atọ

Ikpe 1 - Onye nnọchi anya CLI na-edozi aha ọtụtụ faịlụ. Otu otu ga-atụgharị aha echiche gbasaara n'ofe faịlụ 60. Ha nyere onye ọrụ CLI ọrụ ahụ, buru ụzọ rịọ maka atụmatụ, kwadoro atụmatụ ahụ, wee mee mgbanwe ahụ ma gbaa ụlọ nyocha ahụ dum. Onye nnọchi anya 3 tụfuru ikpe ihu na faịlụ; Nnwale jidere ya, dozie ya. Ọrụ ahụ, nke were ihe dị ka awa 3 n'aka, arụchara ya na nkeji iri ise site na nlekọta.

Ikpe 2 - Nnwere onwe anaghị enyocha azụ azụ. Onye nrụpụta ọzọ gwara onye ọrụ ka ọ "melite modul a" wee wepụta ya; Onye nnọchi anya ahụ gbanwere faịlụ 18 wee gbakwunye ndabere abụọ. Mgbanwe ahụ sara mbara nke na a pụghị inyocha ya ma wepụrụ ya. Ihe nkuzi: nye ndị nnọchi anya ohere dị warara, njirisi nnabata doro anya, yana ịdọ aka ná ntị atụmatụ-mgbe emechara.

Ikpe 3 - CI nyochaa bot ghọrọ nzacha mbụ. Otu otu wuru bot nke na-ahapụ nkọwa nyocha AI na-akpaghị aka na PRs. Ozugbo bot ahụ weghaara mwepu ego efu na okwu ụdị, ndị na-enyocha mmadụ nwere ike itinye oge ha n'echiche azụmaahịa. Otú ọ dị, ndị otu ahụ mere ka o doo anya na bot ahụ enyeghị "nnabata": ọ dịkarịa ala otu nkwenye mmadụ ka chọrọ. Iji belata mkpọtụ, ha na-emegharị ụgbọ mmiri ahụ ka ọ hapụ naanị ụda dị elu/ọkara.

Ndebiri anọ enwere ike iṅomi

"Tụọ atụmatụ mbụ" ịdọ aka ná ntị maka onye nnọchi anya CLI:

Ọrụ: {{ doro anya, ọrụ dị warara}} Usoro nnabata: {{nsonaazụ a tụrụ atụ}}Mgbochi: na-arụ ọrụ naanị na {{ndekọ / faịlụ ndị a}}; na-agbakwunye ọhụrụ dabere.Nke mbụ wepụta atụmatụ na-enweghị mgbanwe: nke faịlụ, ihe ga-agbanwe, nke na-anwale na-agba ọsọ. Chere ka m kwado atụmatụ a. Wee tinye ya na nzọụkwụ site na nzọụkwụ, na-agba ọsọ ule na nzọụkwụ ọ bụla.

Faịlụ nkuzi oru ngo (okwu na-adịgide adịgide na ngwaọrụ):

Iwu na-adịgide adịgide maka ngwa AI na ọrụ a:- Asụsụ/ụdị: {{...}}. Ụdị: {{...}}.- Mgbochi ihe owuwu: {{eg. ntụziaka n'etiti n'ígwé}} .- Ọ BỤGHỊ: itinye ihe nzuzo, na-eji data mmepụta, {{ akwụkwọ ndị a machibidoro iwu}} .- Mgbanwe ọ bụla ga-abụrịrị nke a pụrụ ịnwale; Ịgbanwe mbinye aka API ọha na-ajụghị. - Mgbe ị na-enwe obi abụọ, kwụsị ma jụọ.

Mkpebi nkewa ngwa ọrụ:

Ana m akọwa ọrụ ndị a: {{task}}. Kedu otu ụdị ngwaọrụ m kwesịrị iji: (a) mmecha nchịkọta akụkọ, (b) onye enyemaka nkata, (c) onye nnọchi anya CLI, (d) CI automation? Dee echiche gị, ihe egwu yana ọkwa nnwere onwe akwadoro (naanị ntụnye / gbanwee faịlụ / iwu ọsọ).

CI nyochaa bot koodu omume:

Hapụ naanị HIGH na MEDIUM ịdị njọ nchoputa dị ka nkwupụta na nyocha PR. Nchọpụta ọ bụla: ngalaba, ịdị njọ, mgbazi tụrụ aro. Chịkọta ndetu na ọkwa mmasị ụdị n'ime iche iche, otu nkọwa nchịkọta. Ị anabataghị; chọrọ nkwado mmadụ.

Ngwa ngwa adịghị ike / Ike siri ike

Adịghị ike: (na onye nnọchi anya CLI) "Mee ka modul ịkwụ ụgwọ ka mma."

Ike: (Nye onye ọrụ CLI) "Naanị na-agba ọsọ n'okpuru src / ịkwụ ụgwọ /. Ọrụ: Wepụ mgbagha nkwenye recursive site na nkwụghachi ụgwọ () ọrụ n'ime otu onye inyeaka; omume na mbinye aka adịghị agbanwe. Buru ụzọ wepụta atụmatụ ahụ wee chere maka nkwenye m; wee gbuo ma mee ule / ịkwụ ụgwọ / ngwugwu. Tinye ntụkwasị obi ọhụrụ. "

Ụdị siri ike na-ebelata ohere ahụ, na-edobe njirisi nnabata na ihe mgbochi, ma tinye ịdọ aka ná ntị "atụmatụ mbụ". Ihe ndị a na-achọghị “ime nke ọma” bụ isi ihe na-akpata nnukwu mgbanwe na enweghị njikwa.

klas ụgbọ ala

Ihe kacha ya mma

nnwere onwe

ibu nyocha

Mmecha editọ

Obere mgbakwunye na iyi

ala

Ìhè (ọgụgụ ngwa ngwa)

onye inyeaka nkata

Ghọta, nwalee, chegharịa

ọkara

Ọkara (nkwado mmepụta)

Onye nnọchi anya CLI

Multi-faịlụ, recursive

elu

Nnukwu (atụmatụ + nyocha zuru oke)

CI akpaaka

Na-aga n'ihu nzacha mbụ

ọkara

Ọkara (iwu + nkwenye mmadụ)

Ọchịchị Otu: Site na nka onye ọ bụla ruo na usoro ekekọrịtara

Iji AI nke ọma n'otu n'otu bụ mmalite; ezigbo ntozu oke bụ usoro na-agbanwe agbanwe na ọkwa otu. Usoro a dabere na ọtụtụ ogidi: ndepụta nke ngwaọrụ akwadoro (nke ngwaọrụ nwere ike iji ihe data - site na nkeji 10), ọnụ ụzọ nkwenye (Mgbanwe AI na-aga site na otu ụlọ / ule / nyochaa ọnụ ụzọ - site na nkeji 11), nghọta (na-ekwupụta na mgbanwe bụ AI kwadoro na-enye traceability ebe ọ dị mkpa), na nkọwa doro anya nke ọrụ (onye na-edebanye aha na onye ga-aza ajụjụ doro anya). Usoro a na-egbochi ihe ize ndụ ka ọ na-ejigide ọsọ ma hụ na ndị otu ọhụrụ na-arụ ọrụ na otu ọzụzụ.

Ịkpachara anya: Nke dị elu nke nnwere onwe nke ngwá ọrụ-karịsịa ndị ọrụ CLI nwere ike gbanwee faịlụ, na-agba ọsọ iwu-ka ọ na-egbochi ya ịnweta ebe mmepụta, data nzuzo, na arụ ọrụ siri ike ịtụgharị. Kee iwu ndị na-emebi emebi (ihichapụ na-adịgide adịgide, ibuga) na nkwado mmadụ.

Mmejọ ndị nkịtị

• Ọrụ pụtara enweghị ndakọrịta. Na-agbalị ime a multi-faịlụ ọrụ na editọ mmecha ma ọ bụ a obere mgbakwunye na a arọ onye ọrụ.
• Na-ahapụ onye nnọchi anya. Ọrụ ndị nnọchite anya enyere na oke dị warara na enweghị “atụmatụ mbụ” na-emepụta mgbanwe ndị a na-enyochaghị.
• Na-atọpụ ọnụ ụzọ nkwenye maka AI. "AI mere ya, ka anyị gaa n'ihu ngwa ngwa" bụ ihe kachasị dị ize ndụ; Ọnụ ụzọ bụ otu maka onye ọ bụla.
• Iji aka na-enye ihe gbara ya gburugburu mgbe ọ bụla. Ịdeghị iwu oru ngo n'ime faịlụ nkuzi na-adịgide adịgide na-arụpụta enweghị nkwekọ na mkpirisi.
• Na-emejọ nnabata CI bot maka nnabata mmadụ. A bot bụ nzacha; Nkwenye mmadụ na-aza ajụjụ bụ iwu.

Na nchịkọta

Ngwá ọrụ nzuzo AI dabara na ngalaba anọ: mmecha onye nchịkọta akụkọ, onye enyemaka nkata, ndị ọrụ CLI, na akpaaka CI. Nkà mmụta na-ejikọta ọrụ ahụ na ngwá ọrụ ziri ezi na ọkwa ziri ezi nke nnwere onwe; Ka nnwere onwe na-abawanye, njikwa na-abawanye. Nye ngwaọrụ na-adịgide adịgide ngo gburugburu, weta ịdọ aka ná ntị "atụmatụ mbụ" na ndị ọrụ faịlụ ọtụtụ, ma nyefee mgbanwe AI site na ọnụ ụzọ nkwenye dị ka mgbanwe mmadụ. Nkà onye ọ bụla; Gbanwee ya ka ọ bụrụ usoro otu arụnyere na ndepụta ngwá ọrụ akwadoro, ọnụ ụzọ nkwenye, nghọta na doro anya nke ọrụ. AI bụ njedebe ọsọ ọsọ nke njedebe; Onye na-edebanye aha ma nye akaụntụ ahụ bụ onye tozuru oke mgbe niile.

Ọrụ ngwa

Depụta ezigbo ọrụ atọ ị ga-eme n'izu na-abịa. Jiri “mkpebi dakọtara ọrụ na ụgbọ ala” maka onye ọ bụla iji kwado klaasị ụgbọ ala yana ọkwa nnwere onwe ị ga-ahọrọ. Mgbe ahụ, rụọ ọrụ dị warara maka onye ọrụ CLI (ma ọ bụ onye na-akparịta ụka) na ịdọ aka ná ntị "atụmatụ mbụ": kwado atụmatụ ahụ, mee ka ọ dị mma, mee ule ahụ, ma nyochaa mgbanwe ahụ dị ka mmadụ PR. N'ikpeazụ, depụta "Iwu ojiji AI" nke 5 maka ndị otu gị (ngwaọrụ akwadoro, iwu data, ọnụ ụzọ nkwenye, oke nnwere onwe, ịza ajụjụ).

ndetu

• [] Enwere m ike ịmata ọdịiche dị n'etiti ụdị koodu AI na ebe dị ụtọ nke ọ bụla.
• [] Ana m akọwa ọrụ ahụ ka ọ bụrụ klaasị ụgbọ ala ziri ezi yana ọkwa nnwere onwe kwesịrị ekwesị.
• [] M na-enye ọnọdụ ọrụ na-adịgide adịgide (faịlụ ntụziaka) na ngwaọrụ ahụ.
• [] M na-etinye akụkụ dị warara na "atụmatụ mbụ" ịdọ aka ná ntị na ndị ọrụ CLI.
• [] M na-agafe AI mgbanwe site n'otu ọnụ ụzọ nkwenye dị ka mgbanwe mmadụ.
• [] M na-akwado maka ngwa ọrụ kwadoro, iwu data, nghọta na nhazi ọkwa na ọkwa otu.

Ule modul

1. Gịnị ka ụdị asụsụ buru ibu nke onye inyeaka koodu na-eme n'ezie mgbe ọ na-emepụta koodu?

• A) N'otu oge na-ebu amụma ihe ọ ga-abụ na ọ ga-aga n'ihu dabere n'ihe ndị gbara ya gburugburu ✔
• B) Na-ekwe nkwa nsonaazụ ziri ezi site n'ịchịkọta ma na-agba ọsọ koodu
• C) Ọ na-enyocha koodu ahụ na ịntanetị niile na-ebi ndụ wee depụta nke kacha zie ezie.
• D) Ghọta mgbagha nke koodu dị ka onye injinia mmadụ wee ghọta ebumnuche ya

Nkọwa: LLM anaghị 'aghọta' koodu dịka mmadụ; Ọ na-ebute ihe ga-aga n'ihu na ọnọdụ enyere, dabere na ụkpụrụ ọ na-amụta site na nnukwu ọdọ mmiri nke ederede na koodu. Ya mere, àgwà nke mmepụta na-adabere kpọmkwem n'ịdị mma nke gburugburu na ntụziaka ị na-enye, na mmepụta ọ bụla ga-akwadorịrị.

2. Kedu ihe ị na-akpọ ya mgbe AI na-eme ka nkwenye kwenye na-arụ ọrụ na-adịghị adị ma ọ bụ ọbá akwụkwọ, na gịnị bụ nanị ezigbo ọgwụ mgbochi?

• A) Nke a ka a na-akpọ njehie nchịkọta; Ihe mgbochi bụ akụrụngwa siri ike
• B) Nke a ka a na-akpọ ịhụ nsọ; Ihe mgbochi bụ iji nyochaa koodu na API nke ọ bụla ejiri ✔
• C) Nke a na-akpọ regression; Ọgwụgwọ bụ ịmalitegharị ihe nlereanya ahụ
• D) Nke a ka a na-akpọ oke njupụta; Ọgwụgwọ bụ ibelata ngwa ngwa

Nkọwa: A na-akpọ nke a nhụsianya na-ebute otu n'ime ahụhụ kachasị ọnụ na ngwanrọ. Naanị ezigbo ọgwụ mgbochi bụ nkwenye: na-akwado na ọrụ ọ bụla, API, na ngwugwu ejiri mee ihe dị adị na koodu ahụ na-arụ ọrụ. Ụda obi ike nke ihe nlereanya abụghị ihe akaebe nke izi ezi.

3. Kedu ụzọ kachasị mma na-eme ka mma na nkwụsị nke mmepụta mgbe ị na-emepụta koodu na AI?

• A) Iwepu ihe nlereanya site n'ịsị 'deere m nke a' na-enyeghị ihe ọ bụla
• B) Ide ngwa ngwa kachasị ogologo na nke mara mma enwere ike
• C) Kwupụta ma nye ihe atụ nke nkwekọrịta ntinye/mpụta, ikpe ihu, ụdị na ụdị ✔
• D) Ijikọta koodu emepụtara ozugbo na-agụghị ya

Nkọwa: Ịchọpụta ụdị ntinye / mmepụta ọrụ (nkwekọrịta), ikpe ihu, asụsụ / ụdị na mmachi ụdị na inye ihe atụ na ihe nlereanya na-enyere aka ngbanwe site na amụma gaa na nkenke. Arịrịọ 'dee m nke a' enweghị mgbagha na-ewepụta koodu dị iche n'oge ọ bụla na-agafekarị ikpe.

4. Mgbe ị na-enyocha codebase mba ofesi na AI, aha ọrụ nwere ike ịbụ 'validateAndSave' mana mgbari AI nwere ike ezighi ezi. Gịnị bụ ụzọ ziri ezi?

• A) Ntụkwasị obi zuru oke na nchịkọta AI dị ka aha ahụ na-akọwa onwe ya
• B) Ịgbanwe ọrụ ozugbo na-agụghị ya
• C) Na-ekpebi naanị site na ilele aha ọrụ ahụ
• D) Mesoo nkọwa AI dị ka echiche wee nyochaa ahịrị nkwuputa dị egwu site na ahịrị na koodu ✔

Nkọwa: AI nwere ike lelee aha dị na koodu ahụ wee gwa gị 'ihe ọ dị ka ọ na-eme', mana n'eziokwu, mgbagha nwere ike ịdị iche (ma ọ bụ ọbụna tụgharịa). Ya mere, nkọwa AI bụ echiche; A ga-enyocha nkwuputa dị mkpa, ọkachasị ndị metụtara nchekwa, ikike ma ọ bụ usoro ego, n'ahịrị ndị dabara adaba.

5. Gịnị bụ nnukwu ihe ize ndụ na-ekwu 'AI lere ya, o doro anya' na AI-enyere aka nyochaa koodu?

• A) AI nwere ike ịmepụta ihe na-adịghị mma; Ezi mmejọ ndị echefuru echefu na-eme ka ntụkwasị obi ụgha ✔
• B) Nyocha AI na-adị ngwa ngwa n'ihi ya ọ na-egbu oge
• C) Ndị otu ahụ aghọtaghị n'ihi na AI na-ekwu naanị na Bekee
• D) PR anaghị agbakọta n'ihi na AI na-akọwakarị nkọwa

Nkọwa: AI na-emepụta ma ụgha ụgha (na-egosi nsogbu ebe ọ na-adịghị adị) na ụgha ọjọọ (na-efunahụ ezigbo ahụhụ). Ụgha adịghị mma na-agbachi nkịtị; Mmejọ ndị kachasị dị ize ndụ bụ ndị a na-ekwughị na nyocha ahụ ma ọlị. Ya mere AI bụ nzacha mbụ, ọ bụghị nkwenye; Mkpebi ijikọ ọnụ bụ nke onye ga-aza ajụjụ.

6. Kedu ọnyà kachasị njọ nke na-eme mgbe ị na-enye AI koodu na ebipụta ule?

• A) AI na-edekarị ọtụtụ ule ma na-akụda codebase
• B) AI na-anwale omume nke koodu ugbu a (ma eleghị anya na-ezighị ezi) dị ka 'zie ezie' ma dozie ahụhụ ✔
• C) AI na-ehichapụ koodu na-akpaghị aka mgbe ọ na-ede ule
• D) AI na-ede ule ọ bụghị naanị maka ụzọ obi ụtọ mana mgbe niile maka ikpe ihu

Nkọwa: AI na-eleba anya na koodu wee dee nkwupụta na-anwale omume ugbu a. Ọ bụrụ na koodu ahụ ezighi ezi site na mmalite, AI na-edozi omume ọjọọ a dị ka 'zie ezie'. Ya mere, a ga-ederịrị atụmanya nke ule ahụ dịka iwu achọrọ (nkọwa), ọ bụghị dịka mmepụta nke koodu ugbu a.

7. Kedu ihe na-ekpebi izi ezi nke hypotheses mgbe ị na-emegharị ahụhụ na AI?

• A) Kedu ka esi ede ngwa ngwa nke ọma.
• B) Ugboro ole ka a jụrụ ajụjụ ahụ ọzọ
• C) Ogo nke ihe akaebe enyere na ihe nlereanya: ozi njehie zuru oke, nchịkọta nchịkọta, ntinye na omume a tụrụ anya ✔
• D) Kedu isiokwu agba ka edere koodu ahụ?

Nkọwa: AI anaghị ahụ njehie ahụ ka ị na-eme; Ọ maara naanị ihe akaebe ị na-enye ya. N'inye ozi njehie zuru oke, nchịkọta nchịkọta, ntinye ntinye, na omume a na-atụ anya ya, ihe nlereanya ahụ na-akọwapụta ohere dị adị; Ọ bụrụ na enweghị ihe akaebe, ọ na-eme atụmatụ (nhụta anya) na-eduga gị n'ụzọ na-ezighi ezi.

8. Kedu ihe bụ nzọụkwụ kachasị mkpa tupu ịnye ndekọ mmepụta na AI maka nyocha?

• A) Tapawa ndekọ dị ka ọ dị, na-ekpuchi ụbọchị dum
• B) Tụgharịa log ka ọ bụrụ nnukwu mkpụrụedemede
• C) Ịhazi ahịrị ndekọ n'usoro mkpụrụedemede
• D) Ikpuchi data nkeonwe na ihe nzuzo na inye naanị windo dị mkpa ✔

Nkọwa: Ndekọ mmepụta nke raw nwere IP, email, ID nnọkọ, akara na mgbe ụfọdụ ihe nzuzo na-emeghe. Itinye ha n'ime ngwa AI na-enweghị ikpuchi ha bụ nnukwu mmebi iwu nzuzo. Ọzọkwa, a ga-enyocha ndekọ ahụ na windo oge dị warara; Mana ihe mbụ dị mkpa bụ ihicha data nwere mmetụta.

9. Kedu ihe a ga-eme ma ọ bụrụ na AI na-ekwu na ihe abụọ mere 'n'otu oge' na nyocha log ma kwupụta otu dị ka isi ihe kpatara ya?

• A) Ileghara mmekọrịta dị ka ihe kpatara ya na iji metrik na koodu ✔ nyochaa nkwupụta a
• B) Ịnabata ihe kpatara ya dị ka ihe doro anya n'ihi na AI na-eguzobe mmekọrịta oge
• C) Malitegharịa ngwa ngwa ngwa ebubo nke mbụ
• D) Ihichapụ ndekọ kpamkpam na ịnakọta ha ọzọ

Nkọwa: Ọnyà kacha na-emekarị na nyocha log bụ ihe mgbagwoju anya na ihe kpatara ya. Mmekọrịta oge nke AI guzobere bụ ihe ngosi, ọ bụghị ihe akaebe. Ezi ihe kpatara na-achọ oge, usoro, na, ọ bụrụ na ọ ga-ekwe omume, nkwughachi; Ekwesịrị iji metrik na koodu kwado nkwupụta a.

10. Gịnị bụ na-abụghị negotiable edo edo iwu mgbe refactoring na AI na ihe na-echebe ya?

• A) Koodu kwesịrị ịdị mkpụmkpụ; Ọnụ ọgụgụ ahịrị na-ekwe nkwa nke a
• B) Ọ dịghị mgbanwe omume; ule na-ejide omume ugbu a na-eme ka nke a bụrụ ✔
• C) Koodu ahụ nwere nkọwa ndị ọzọ; AI na-ekwe nkwa nke a
• D) Na-edegharị faịlụ niile n'otu oge; onye nnọchi anya na-ekwe nkwa nke a

Nkọwa: Ntugharị na-emeziwanye nhazi ime nke koodu na-agbanweghị omume mpụga ya; Iwu ọla edo bụ na omume na-adịgide adịgide. Ihe na-eme ka nke a pụta ìhè bụ ịnwale: testnet nke na-ejide omume dị ugbu a tupu ịgbanwe ya na-edozi ma na-agba ọsọ mgbe ọ bụla nzọụkwụ. Ịmegharị na-enweghị testnet bụ ịgba chaa chaa.

11. Gịnị bụ oyi akwa na akwụkwọ mmepụta na AI enweghị ike ịma na dị ize ndụ ime ka elu?

• A) Otu esi agba ọsọ nrụnye
• B) Ndepụta parameter nke ọrụ
• C) Ezi ezi 'ihe mere' e mere mkpebi imewe otú ahụ ✔
• D) Kedu asụsụ e dere koodu ahụ?

Nkọwa: AI nwere ike wepụ oyi akwa 'ihe / otú' (gịnị ka ọrụ ahụ na-eme, ka esi edozi ya) site na koodu; ma ọ pụghị ịma 'ihe kpatara' oyi akwa (echiche imewe maka mkpebi, ihe kpatara oke uru). A mebere 'ihe mere' dị ize ndụ karịa enweghị ziri ezi; Onye nwe koodu ga-etinyerịrị oyi akwa a.

12. Kedu ihe onye mmepụta ga-eme ma ọ bụrụ na ha chọrọ ịkwanye faịlụ nhazi nke nwere igodo API dị ndụ n'ime ngwá ọrụ AI na-akwadoghị mgbe ọ na-edozi ahụhụ ngwa ngwa?

• A) Maka ọsọ, mado faịlụ dị ka ọ dị wee hichapụ nkata ahụ
• B) Tinye ndetu 'nzuzo' na njedebe nke faịlụ wee zipu ya
• C) Hapụ igodo wee gbanwee naanị aha faịlụ
• D) Wepu / kpuchie ihe nzuzo ma nye naanị ọnọdụ enweghị mmetụta dị mkpa ✔

Nkpughe: Ihe nzuzo, data nkeonwe na akụ nzuzo ekwesịghị ịbanye n'ụzọ na-akwadoghị; Ngwa ngwa anaghị akwụsịtụ ahịrị uhie a. Ụzọ ziri ezi bụ ibu ụzọ wepụ / ikpuchi ihe nzuzo ma nye naanị ihe dị mkpa, nke na-enweghị mmetụta. Ọ bụrụ na nzuzo ka na-agbapụta, ihe mbụ ị ga-eme bụ ịgbanye igodo ahụ ozugbo.

13. Koodu AI na-emepụta na-agafe ule na-agba ọsọ na mmepụta. Nke a ọ na-egosi na koodu ahụ adịghị mma?

• A) Mba; 'ịrụ ọrụ' apụtaghị echekwabara, nchekwa na-achọ ọkwa dị iche iche nke nyocha ✔
• B) Ee; Koodu na-agafe ule ahụ adịghị mma site na nkọwa
• C) Ee; Ịgba ya na mmepụta na-ewepụ nsogbu niile
• D) Mba; mana nchekwa dị mkpa naanị ma ọ bụrụ na koodu ahụ dị nwayọ

Nkowa: 'Ịrụ ọrụ' abụghị otu 'ntụkwasị obi'. Ọbụlagodi na koodu ahụ nwere adịghị ike dị ka injection SQL, ọ nwere ike ịgafe ule wee na-agba ọsọ nke ọma; A na-ekpughe adịghị ike ahụ naanị mgbe onye mwakpo chọtara ya. Ya mere, na mgbakwunye na izi ezi, nyocha na nyocha nke dabere na nchekwa dị ka SAST kwesịrị ime ka oyi akwa dị iche.

14. Kedu ihe bụ ịdọ aka ná ntị kachasị mma mgbe ị na-enye ọrụ faịlụ multi-faịlụ nye onye ọrụ CLI (ngwa ọrụ nke nwere ike gbanwee faịlụ ma na-agba ọsọ iwu)?

• A) Ịgwa onye nnọchi anya 'melite modul a' na inye nnwere onwe zuru oke
• B) Inye usoro dị warara na nnabata nnabata, ịrịọ maka atụmatụ mbụ, ịkwado ya, mejuputa ya site na nzọụkwụ site na nzọụkwụ, na ịgba ọsọ ule ✔
• C) Gwakọta mgbanwe niile nke onye nnọchi anya ozugbo na-enyochaghị ha
• D) Inye onye nnọchi anya ohere na-enweghị mgbochi na gburugburu mmepụta yana data nzuzo

Nkọwa: Ka nnwere onwe na-abawanye, njikwa kwesịkwara ịbawanye. Inye onye ọrụ ahụ ohere dị warara na njirisi nnabata doro anya, nke mbụ na-arịọ maka atụmatụ na-enweghị mgbanwe, na-akwado atụmatụ ahụ, wee mejuputa ya n'usoro site na nzọụkwụ ma na-agba ọsọ ule na nzọụkwụ ọ bụla; Ọ na-egbochi mgbanwe ndị sara mbara, ndị a na-apụghị ịlelegharị, na mkpa ka a tụgharịa azụ.

15. Kedu onye nwere ụgwọ sitere na koodu AI mepụtara na ngwanrọ nchekwa dị egwu (dịka ịkwụ ụgwọ ma ọ bụ nkwenye)?

• A) Ebe ọ bụ na koodu sitere na AI, ọ dị na onye na-eweta ụgbọ ala
• B) Ọ bụrụ na AI na-emepụta nke ọma, ọ dịghị onye nwere; ọ dịghị mkpa iji nyochaa
• C) Ndị otu / injinia na-enyocha, na-achịkọta ma kesaa koodu; AI anaghị edochi nkwenye ✔
• D) Naanị onye dere ngwa ngwa, ọ bụghị ndị na-enyocha ya

Nkọwa: AI bụ onye na-agba ọsọ ọsọ na onye na-emepụta ihe; enweghị ike iburu ibu ọrụ. Ọrụ maka njehie ọ bụla, adịghị ike ma ọ bụ mmebi iwu sitere na koodu na mmepụta dị n'aka otu ndị na-enyocha, na-achịkọta ma na-ekesa koodu ahụ. N'ebe nchekwa dị oke egwu, mmepụta AI abụghị ihe ngbanwe maka nyocha na nkwenye site n'aka onye injinia ruru eru n'ọnọdụ ọ bụla.