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This repository offers exercises aimed at improving developer skills in integrating AI into coding practices. It focuses on mastering the use of AI within development environments (IDEs) and tech stacks, enhancing coding efficiency, automating tasks, and improving decision-making in both backend and frontend implementations across various languages

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ai-driven-dev/katas-coding-with-ia

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katas-coding-with-ia

Exercices de codage avec l'Intelligence Artificielle (IA) : Ce dépôt propose des exercices axés sur l'intégration de l'IA pour s'entraîner progressivement, seul ou en groupe. L'objectif est de découvrir et d'apprendre le développement dirigé par l'IA dans plusieurs langages de programmation.

Phases du Projet

Phase 1 : Maîtriser son IDE et découvrir les outils

Cet exercice a pour but de vous familiariser avec la pratique du refactoring, en améliorant le code existant sans en changer la fonctionnalité. Vous apprendrez à utiliser un IDE et à appliquer des méthodes de nettoyage de code.

Cet exercice consiste à implémenter le célèbre jeu de la vie de Conway. Il s'agit d'un excellent moyen de s'entraîner à coder en utilisant les approches inside-out et outside-in, pour développer une compréhension approfondie des algorithmes et des structures de données.

Phase 2 : Apprendre la méthode premier pas

Train Office est une application web de réservation de trains, développée en utilisant une architecture full-stack AI assistée. Ce projet a pour objectif de vous faire pratiquer le développement complet d'une application, de l'implémentation du backend à la création du frontend.

Phase 3 : Utilisation de l'IA et prompt engineering

AI Avatar - WIP

Cet exercice consiste à créer un avatar AI représentant votre expertise, qui interagit comme un chatbot sur Discord. Il s'agit d'une opportunité d'explorer les modèles d'apprentissage, le prompt engineering, et l'intégration de l'IA dans une plateforme de communication.

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This repository offers exercises aimed at improving developer skills in integrating AI into coding practices. It focuses on mastering the use of AI within development environments (IDEs) and tech stacks, enhancing coding efficiency, automating tasks, and improving decision-making in both backend and frontend implementations across various languages

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