Apprenez à déboguer des logiciels de manière systématique en utilisant des outils d'IA combinés à des stratégies de développement pilotées par les tests. Vous découvrirez pourquoi le débogage par l'IA est utile pour la reconnaissance de modèles dans de grandes bases de code, et comprendrez les défis liés aux résultats de l'IA, y compris les risques d'hallucination et l'importance de vérifier les suggestions générées par l'IA par rapport au comportement réel du code. Le cours couvre l'analyse de l'architecture du projet en tant que prérequis pour un débogage efficace, en utilisant la documentation pour fournir aux outils d'IA un contexte spécifique au projet qui restreint les suggestions et réduit les hallucinations. Vous appliquerez le débogage piloté par les tests où les tests isolent les composants bogués, définissent précisément les bogues à travers les cas de test qui échouent, et vérifient les corrections sans régressions. L'approche "test d'abord" montre comment l'écriture d'un test défaillant avant la correction d'un bogue garantit que la correction porte sur le problème réel. Le module avancé couvre les techniques de collecte de contexte qui fournissent aux outils d'IA les journaux, les traces et l'historique du code pour un diagnostic précis, la journalisation structurée conçue pour la consommation humaine et l'IA, et la recherche de la direction de débogage par l'analyse contextuelle plutôt que par des requêtes non dirigées de l'IA. Vous explorerez la recherche proactive de bogues en utilisant l'IA pour découvrir des défauts inconnus en analysant le code source à la recherche de problèmes potentiels classés par ordre de gravité. Le cours se termine par un cadre complet intégrant les tests, la collecte du contexte, la journalisation et l'analyse de l'IA dans un flux de travail de débogage unifié. À l'issue de ce cours, vous serez en mesure de combiner le développement piloté par les tests et le débogage assisté par l'IA pour trouver, reproduire et corriger les bogues de manière systématique.