GitHub Copilot i programowanie wspomagane AI
AI-assisted development jako workflow zespołowy: code review kodu generowanego przez AI, testowanie i bezpieczeństwo, a nie wyłącznie wprowadzenie do narzędzia GitHub Copilot.
Copilot zmienia workflow zespołu, nie tylko edytor kodu
Wprowadzenie GitHub Copilota do zespołu to coś więcej niż zainstalowanie wtyczki w IDE — zmienia się proces code review, odpowiedzialność za kod i sposób onboardingu nowych programistów. Szkolenie pomija podstawową obsługę narzędzia (dostępną w innych pozycjach katalogu) i skupia się na tym, jak zorganizować pracę zespołu wokół AI-assisted development.
Code review kodu, którego nikt w zespole nie napisał
Kiedy część kodu w pull request pochodzi z sugestii Copilota, standardowa checklista review przestaje wystarczać. Uczestnicy budują rozszerzoną checklistę weryfikacji — logikę biznesową, edge case’y, zgodność ze standardami zespołu — oraz ustalają, kto ponosi odpowiedzialność za błąd, który przeszedł przez review mimo że wygenerowała go AI.
Bezpieczeństwo i jakość przy większej szybkości pracy
Szybsze pisanie kodu nie może oznaczać więcej podatności bezpieczeństwa ani rosnącego długu technicznego. Warsztat pokazuje typowe podatności w kodzie sugerowanym przez modele AI, narzędzia SAST do automatycznej weryfikacji przed merge oraz sposób budowy zespołowych zasad (team guidelines) określających dopuszczalne użycie AI w kodzie produkcyjnym.
Korzyści
- Efektywne wykorzystanie GitHub Copilot w codziennym workflow programistycznym
- Ustalenie zasad code review dla kodu współtworzonego przez AI
- Zidentyfikowanie i ograniczenie ryzyk bezpieczeństwa w kodzie generowanym przez Copilota
- Zbudowanie testów weryfikujących poprawność sugestii AI przed merge
Dla kogo jest to szkolenie?
Wymagania wstępne
- Doświadczenie w programowaniu w dowolnym języku
- Podstawowa znajomość systemu kontroli wersji Git
Program szkolenia
GitHub Copilot w codziennym workflow
- Konfiguracja Copilota w IDE i dopasowanie sugestii do stylu projektu
- Copilot Chat, Copilot CLI i wykorzystanie AI poza autouzupełnianiem kodu
- Techniki promptowania w kontekście kodu — komentarze, nazewnictwo, kontekst pliku
- Kiedy zaufać sugestii Copilota, a kiedy ją odrzucić
Code review kodu wspomaganego AI
- Jak zmienia się proces code review, gdy część kodu napisała AI
- Checklist weryfikacji: logika biznesowa, edge case'y, zgodność ze standardami zespołu
- Oznaczanie i śledzenie kodu wygenerowanego przez AI w repozytorium
- Odpowiedzialność za kod — kto odpowiada za błąd wygenerowany przez Copilota
Bezpieczeństwo kodu generowanego przez AI
- Typowe podatności w kodzie sugerowanym przez modele AI (SQL injection, hardcoded secrets)
- Skanowanie kodu AI narzędziami SAST przed merge
- Ryzyko licencyjne — kod treningowy modeli i zgodność z licencjami open source
- Polityka zespołowa dopuszczalnego użycia AI w kodzie produkcyjnym
Testowanie i jakość w zespole z AI-assisted development
- Budowa testów jednostkowych weryfikujących sugestie Copilota
- Metryki produktywności zespołu przed i po wdrożeniu Copilota
- Onboarding nowych członków zespołu do pracy z narzędziami AI
- Ustalenie wspólnych zasad zespołowych (team guidelines) dla AI-assisted development
Formy realizacji
Online
- Wygoda uczestnictwa z dowolnego miejsca
- Interaktywne sesje na żywo z trenerem
- Materiały dostępne przez 30 dni
- Brak kosztów dojazdu
Stacjonarnie
- Bezpośredni kontakt z trenerem i grupą
- Intensywne warsztaty praktyczne
- Networking z innymi uczestnikami
- Pełne skupienie na nauce
Najczęściej zadawane pytania
Czym różni się to szkolenie od GitHub Copilot — AI w programowaniu i GitHub Copilot dla developerów — produktywne programowanie z AI w naszym katalogu?
Te szkolenia są wprowadzeniem do samego narzędzia dla pojedynczego programisty. To szkolenie traktuje AI-assisted development jako workflow zespołowy — code review kodu generowanego przez AI, testowanie, bezpieczeństwo i wspólne zasady zespołu — a nie tylko naukę obsługi Copilota.
Czy kod sugerowany przez Copilota jest bezpieczny do wdrożenia bez zmian?
Nie zawsze — modele AI mogą sugerować kod z podatnościami (np. brak walidacji danych wejściowych, hardcoded secrets) lub wzorce niezgodne z licencjami open source użytymi w treningu. Na szkoleniu pokazujemy konkretne checklisty i narzędzia SAST do weryfikacji kodu przed merge.
Jak zmienić proces code review, żeby uwzględniał kod pisany z Copilotem?
Kluczowe jest oznaczanie fragmentów wygenerowanych przez AI i rozszerzenie checklisty review o pytania specyficzne dla AI: czy logika biznesowa jest poprawna, czy uwzględnione są edge case'y, czy kod jest zgodny ze standardami zespołu. Na warsztacie budujemy taką checklistę razem z uczestnikami.
Czy AI-assisted development rzeczywiście zwiększa produktywność zespołu?
Zależy od tego, jak zespół z niego korzysta — bez procesu code review i testów Copilot może przyspieszać pisanie kodu, ale zwiększać dług techniczny. Na szkoleniu pokazujemy, jak mierzyć realną produktywność (nie tylko liczbę linii kodu) i jak wdrożyć proces, który utrzymuje jakość przy większej szybkości pracy.
Poproś o ofertę
Możliwości dofinansowania
Sprawdź możliwości dofinansowania dla Twojej firmy
Baza Usług Rozwojowych
Instrument dla mikro, małych i średnich firm — sprawdź, czy dotyczy Twojej organizacji
Sprawdź dostępnośćKrajowy Fundusz Szkoleniowy
Instrument dla pracodawców — pomagamy sprawdzić, czy da się go zastosować
Dowiedz się więcejZaufali nam
Szkolimy zespoły największych polskich firm
Zainteresowany tym szkoleniem?
Skontaktuj się z nami - przygotujemy ofertę dopasowaną do potrzeb Twojego zespołu.