Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Du baust den Agenten mit dem OpenAI-Compatible-API-Pfad gegen ein offenes LLM (z. B. Llama 3 70B), mit Werkzeugen für Datei-Lesen, Datei-Schreiben, Test-Ausführung und Git-Operationen. Implementiere Plan-Execute-Repair-Schleife (Agent plant, ändert Code, läuft Tests, repariert bei Fehlern). Wähle drei Migrations-Aufgaben (JavaScript-Klassen-zu-TypeScript-Konvertierung, React-Klassenkomponenten-zu-Hooks, mocha-zu-vitest-Test-Migration). Evaluiere auf 50 Open-Source-Repos: (a) Erfolgs-Rate (alle Tests grün nach Migration), (b) durchschnittliche Anzahl Repair-Iterationen, (c) Code-Qualitäts-Differenz (Linter-Warnungen vorher/nachher). Vergleiche gegen einen Naive-Prompt ohne Plan-Execute-Repair. Liefere einen Evaluations-Bericht plus Pitch-Anhang für die Gründer.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Quantifiziere die Zuverlässigkeit eines Code-Migrationsagenten auf realen Open-Source-Codebasen und identifiziere die häufigsten Bruchstellen.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Code-Agenten mit Plan-Execute-Repair-Schleife implementieren
- Realistische Evaluations-Suiten auf Open-Source-Codebasen aufbauen
- Bruchstellen systematisch identifizieren und kommunizieren
- Ergebnisse für ein nicht-technisches Investoren-Publikum aufbereiten
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenAI Engineer
Code-Agenten mit Plan-Execute-Repair-Schleife zu bauen und realistisch zu evaluieren ist genau die Arbeit, die DevTools-AI-Engineers wöchentlich liefern.
Dieses Projekt schärft
- llm-agents
- tool-use
- code-generation
Prompt Engineer
Plan-Execute-Repair-Prompts iterativ zu tunen und gegen Naive-Baselines zu vergleichen ist Kerngebiet eines Prompt Engineers in Code-AI-Teams.
Dieses Projekt schärft
- prompt-engineering
- llm-agents
- evaluation
Machine Learning Engineer
Evaluations-Pipelines auf realen Codebasen reproduzierbar zu bauen ist die ML-Engineer-Disziplin in agent-zentrierten Produkten.
Dieses Projekt schärft
- evaluation
- python
- code-generation
Noch eine Sache