GitHub Copilot Coding Agent: Otomatisasi Pengembangan dan Pengujian — PickAClass
3.8 (4) ⏱ 2 jam 42 mnt 📚 27 pelajaran 🎧 Versi audio

GitHub Copilot Coding Agent: Otomatisasi Pengembangan dan Pengujian

Menguasai workflow berbasis AI untuk mengotomatisasi pembaruan multi-file, menjalankan tes, dan mengelola permintaan pull langsung dari masalah repositori Anda.

  • 💬 Instruktur AI
    Tanyakan apa pun tentang pelajaran dan dapatkan jawaban jelas seketika, kapan saja.
  • 🕐 Mulai kapan saja
    Tanpa jadwal atau tenggat — belajar dengan kecepatan sendiri, kapan pun Anda mau.
  • 🌐 Dalam bahasa Indonesia
    Pelajaran, tugas, dan sertifikat — semuanya sepenuhnya dalam bahasa Anda.

Tentang kursus ini

Pengembangan perangkat lunak berkembang dengan cepat, dan mengelola tugas-tugas penyandian, pengujian, dan integrasi terus-menerus secara manual dapat memperlambat pengiriman. Bayangkan mendelegasikan pembaruan berkas-berkas dan pengujian ke agen cerdas yang merencanakan, menulis, dan memeriksa kode secara langsung di dalam repositori Anda. Kursus berbasis teks ini memandu Anda melalui penggunaan GitHub Copilot Coding Agent untuk mengotomatisasi pipa pengembangan Anda. Anda akan belajar untuk beralih dari menulis setiap baris kode secara manual ke mengarahkan agen AI untuk merencanakan, melaksanakan, dan menyempurnakan perubahan berdasarkan spesifikasi Anda. Dengan memahami bagaimana menulis instruksi sinyal tinggi dan meninjau permintaan pull otomatis, Anda dapat secara signifikan mempercepat kecepatan pengiriman Anda sambil mempertahankan kendali penuh atas kualitas kode. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti konsep dasar agen koding AI dan bagaimana mereka berbeda dari asisten autocomplete standar. - Konfigurasikan dan aktifkan agen penyusunan kode secara aman di lingkungan repositori Anda. - Tulis masalah sinyal tinggi dengan kriteria penerimaan yang jelas untuk memandu agen menuju permintaan tarikan yang akurat. - Mengurus perubahan multi-file, uji coba otomatis, dan workflow integrasi terus-menerus tanpa sekat. - Integrasi Model Konteks Protokol (MCP) untuk menghubungkan agen Anda ke sumber data eksternal dan alat. - Terapkan praktik keamanan terbaik dan kode kualitas pagar untuk meninjau dan menyempurnakan draft yang dihasilkan agen. Kursus ini dimulai dengan terminologi dan pengaturan dasar sebelum beralih ke workflow praktis untuk pembuatan masalah, loop umpan balik, dan pengujian otomatis. Anda akan membaca penjelasan yang jelas dan skenario terstruktur yang menggambarkan bagaimana untuk meninjau, memandu, dan menggabungkan keluaran agen dengan aman. Kursus ini dirancang untuk pengembang, insinyur perangkat lunak, dan pemula DevOps yang ingin memanfaatkan AI untuk mempercepat siklus pengembangan mereka. Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dengan agen pemograman AI. Mulai membaca hari ini untuk mengubah cara Anda membangun, menguji, dan mengirim perangkat lunak.

Apa yang Anda dapatkan

  • 📜 Sertifikat penyelesaian
    Tambahkan ke profil LinkedIn Anda
  • 💬 Tutor AI pribadi
    Bingung di tengah pelajaran? Tanya tutor bawaan kamu apa saja, kapan saja.
  • 🎧 Termasuk versi audio
    Belajar di mana saja — tanpa layar
  • ♾️ Akses seumur hidup
    Kembali kapan saja, tanpa kedaluwarsa
  • 📱 Ponsel atau komputer
    Berfungsi di mana saja, perangkat apa saja
  • 💸 Pengembalian 14 hari
    Tanpa pertanyaan
  • Singkat dan fokus
    2 jam 42 mnt konten praktis

Sertifikat penyelesaian

Setiap kursus yang Anda selesaikan di PickAClass menerbitkan kredensial seperti ini — orisinal, dengan kodenya sendiri, dapat diverifikasi via URL, dan rinci tentang yang benar-benar ditunjukkan.

P
PickAClass
Profil keterampilan · terverifikasi
Dokumen
Sertifikat Penguasaan
Ini menyatakan bahwa
Nama Lengkap
telah berhasil menunjukkan penguasaan
GitHub Copilot Coding Agent: Otomatisasi Pengembangan dan Pengujian
Keterampilan yang ditunjukkan
Analisis pola perilaku
Dasar
1.2 jam
Kerangka arsitektur keputusan
Mahir
1.4 jam
Desain uji A/B
Mahir
1.7 jam
Copywriting perilaku
Lanjutan
1.9 jam
P
PickAClass — Nama Lengkap
GitHub Copilot Coding Agent: Otomatisasi Pengembangan dan Pengujian
Halaman 2 dari 2
Detail kinerja
Ringkasan tugas kursus
Pelajaran selesai 14 / 14
Soal latihan 26 / 28
Tugas dikirim 4 (rata 4,5 / 5)
Proyek capstone Ditinjau — 4,6 / 5
Total latihan 6.2 jam
Tolok ukur kinerja
Peringkat kohort 12% teratas dari 1,625
Waktu penyelesaian 11 hari (median: 22)
Skor penguasaan 91 / 100
Skor soal latihan 94%
Verifikasi keterampilan Jalur Keterampilan terverifikasi
Verifikasi kredensial ini
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Diterbitkan di bawah standar akademik PickAClass. Tingkat keterampilan mencerminkan kinerja yang dinilai terhadap rubrik kompetensi kursus. Ini kredensial orisinal platform ini.

Ulasan (4)

Salmah binti Mohd Ali MY
★ 4 · 21.08.2026

nilai yang fantastis di sini contoh yang digunakan sangat membantu untuk memahami ide inti.

James Miller US
★ 4 · 18.07.2026

senang aku mengambil ini isinya mengalir secara logis dan aplikasinya di dunia nyata sangat relevan pekerjaan yang bagus!

محمد بن عبدالله بن محمد آل ثاني QA
★ 4 · 17.06.2026

Secara keseluruhan bagus. beberapa bagian sedikit lebih cepat dari yang saya harapkan, tapi contohnya membantu. secara umum kursus yang solid.

Sophie Phillips NZ
★ 3 · 15.06.2026

Konten yang solid di sini. Meskipun beberapa modul mungkin lebih rinci, nilai keseluruhan dan keaplikasian tinggi. Kerja bagus!

Tulis ulasan

Setelah mengirim kami akan meminta masuk — draf Anda tersimpan.

Pelajar lain juga mengambil

Pertanyaan umum

Apa yang saya butuhkan untuk mengikuti kursus ini? +

Cukup ponsel atau komputer dengan internet. Tidak ada instalasi atau perangkat khusus.

Bagaimana cara membayar? +

Dengan kartu via Stripe. Kami tidak menyimpan detail kartu — Stripe menanganinya dengan aman.

Bisakah saya mendapat refund? +

Ya — refund penuh dalam 14 hari, tanpa pertanyaan.

Berapa lama saya akan punya akses? +

Selamanya. Setelah membeli, kursus jadi milik Anda untuk dikunjungi lagi kapan saja.

Apakah saya akan mendapat sertifikat? +

Ya. Setelah selesai, Anda akan menerima sertifikat yang bisa ditambahkan ke profil LinkedIn.

Dibuat untuk pelajar di
Teknologi Desain Keuangan Pemasaran Kesehatan Pendidikan Perhotelan Manufaktur