Les outils IA promettent une productivite 10x. La plupart des equipes voient 10%. J'ai construit Auralink—1M+ lignes de code production—en 2 mois. Pas avec une equipe. Pas avec du developpement externalise. Avec une methodologie qui fonctionne vraiment. C'est ce que j'enseigne.
Votre equipe a Copilot. Elle n'est pas 10x plus rapide.
Les suggestions de code IA creent plus de bugs qu'elles n'en corrigent.
Personne ne sait comment reviewer efficacement le code genere par IA.
Le workflow 'developpement IA' est ad hoc, pas systematique.
La meme approche que j'ai utilisee pour construire une plateforme complete de recharge VE en 2 mois. Systematique. Enseignable. Prouvee.
Evaluer l'utilisation actuelle des outils IA, identifier les gaps, mesurer la productivite de base
Introduire une approche systematique : patterns de prompting, workflows de review, quality gates
Ateliers hands-on utilisant votre vrai codebase et vos projets reels
Integrer la methodologie dans les workflows quotidiens, mesurer les ameliorations, iterer
La methodologie exacte utilisee pour construire une plateforme complete de recharge VE (302+ microservices, 31 modeles IA) en 2 mois. Pas de la theorie—un workflow eprouve au combat qui transforme la facon dont les developpeurs travaillent avec les outils IA.
Votre equipe a des outils IA mais ne voit pas les gains de productivite. Vous voulez une methodologie systematique, pas des tips random. Vous croyez au transfert de competences—pas aux consultants permanents.
La plupart des equipes utilisent Copilot pour l'auto-completion—c'est peut-etre 20% de ce qui est possible. La methodologie Auralink couvre le prompting architectural, les workflows de code review, le developpement pilote par les tests avec l'IA et la gestion du contexte. C'est la difference entre avoir l'outil et avoir la methodologie.
La methodologie est agnostique a la stack. Je l'ai appliquee en Python, TypeScript, Go, React et divers frameworks. Les principes du developpement augmente par l'IA efficace se transferent entre les langages et les plateformes.
Nous etablissons des metriques de base avant la formation—lignes de code, PRs mergees, taux de bugs, time-to-feature. Puis nous suivons les memes metriques apres la formation. Les ameliorations typiques sont de 3-5x pour les developpeurs experimentes qui s'engagent dans la methodologie.
Les outils IA mal utilises creent de la dette. La methodologie inclut des patterns de review, des strategies de test et des quality gates specifiquement concus pour le code genere par IA. Les equipes voient souvent des ameliorations de qualite car la methodologie renforce les pratiques qu'elles auraient du suivre de toute facon.
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