GitHub : De zéro à Pull Request

Aperçu

Learn Git and GitHub from the ground up, then apply Artificial Intelligence (AI) agents to automate development workflows. This course takes you from installing Git and creating your first repository to submitting pull requests, contributing to open source, and building custom AI agents with Model Context Protocol (MCP).

You will start with Git fundamentals:

initializing repositories, staging and committing changes, and safely undoing work with revert and reset. From there, you will connect local repositories to GitHub using push, pull, and clone, and learn to collaborate through branching, pull requests, and code review.

The course covers community workflows including forking, issue tracking, and automating Continuous Integration and Continuous Delivery (CI/CD) pipelines with GitHub Actions. You will also configure gitignore patterns to keep sensitive files out of version control and write effective README documentation in Markdown.

The final module introduces AI agents on GitHub:

the progression from code-completion assistants to autonomous agents, how agents interact with repositories and Application Programming Interfaces (APIs) through tool execution, task selection criteria, security boundaries, and building custom agents that connect to external tools via MCP.

Programme

• Fondements de Git
Couvre les bases du contrôle de version Git, l'initialisation de dépôts, la mise en scène et le commit, l'annulation des modifications, la connexion à GitHub et la synchronisation avec des dépôts distants via les commandes push, pull et clone.
• Collaboration sur GitHub
Couvre les stratégies de branchement, les flux de travail des pull requests, le fork pour la contribution open source, le suivi des issues, les GitHub Actions pour l'intégration et la livraison continues (CI/CD), la configuration de gitignore et la documentation README.
• Agents IA sur GitHub
Couvre l'évolution des assistants IA vers des agents autonomes, la manière dont les agents GitHub interagissent avec les dépôts et les outils, les critères de sélection des tâches pour l'automatisation par les agents, la sécurité des agents et les limites des permissions, ainsi que la création d'agents personnalisés avec le protocole Model Context Protocol (MCP).
• Projet de synthèse
Un projet culminant qui intègre les fondamentaux de Git, les flux de travail de collaboration sur GitHub et les capacités d'agents IA dans un flux de travail de développement complet, évalué selon les normes de collaboration en équipe du monde réel.

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Enseigné par

Noah Gift and Liam Parker

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Matières

Programming