Temario del curso
Introducción a Graphite y los flujos de trabajo de revisión de código modernos
- Vista general de la arquitectura y las funciones clave de Graphite
- Comprensión de las solicitudes de extracción apiladas (stacked pull requests) y la automatización de flujos de trabajo
- Configuración de Graphite con GitHub para proyectos basados en equipos
Instalación y configuración de Graphite
- Despliegue de Graphite en entornos de desarrollo
- Conexión de repositorios y gestión de permisos
- Configuración de colas de fusión (merge queues), bandejas de entrada de PR y políticas de revisión de código
Optimización de flujos de trabajo de solicitudes de extracción
- Implementación de PRs apiladas y seguimiento de dependencias
- Reducción de conflictos de fusión y aumento de la velocidad de revisión
- Gestión de bases de código grandes 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 LLMs de código abierto como Deepseek, Qwen y Mistral Small para obtener información sobre el código
- Creación de sugerencias automatizadas y aplicación de estándares de calidad
Integración de Graphite con las herramientas de DevOps
- Vinculación de Graphite con pipelines CI/CD
- Integración con GitHub Actions, Jenkins y otras herramientas de automatización
- Asegurar el cumplimiento y la auditabilidad en flujos de trabajo empresariales
Análisis, métricas e informes
- Uso de paneles de control de Graphite para el seguimiento del rendimiento del equipo
- Identificación de cuellos de botella e ineficiencias
- Creación de informes y visualizaciones personalizados
Escala de Graphite en entornos empresariales
- Configuración para múltiples equipos y estrategias de gobierno
- 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 de análisis de rendimiento del equipo y planificación de mejoras
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de flujos de trabajo basados en Git
- Experiencia con el desarrollo de software y sistemas de control de versiones
- Familiaridad con los conceptos de revisión de código y CI/CD
Público objetivo
- Responsables de ingeniería y gerentes de desarrollo de software
- Equipos de DevOps e ingeniería de plataformas
- Desarrolladores senior y arquitectos técnicos
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Reseñas (2)
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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.
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