Účast na výuce je povinná a je průběžně kontrolována. Předmět je zakončen klasifikovaným zápočtem, který bude udělen na základě závěrečné prezentace projektu celého týmu a doložení Git historie, která bude dokladovat aktivní participaci na řešení problému.

Attendance in classes is compulsory and is continuously monitored. The course is completed with a graded credit, which will be awarded based on the team’s final project presentation and the submitted Git history documenting active participation in solving the project problem.

Doporučená:

• Bash Guide for Beginners [online]. Dostupné z: https://tldp.org/LDP/Bash-Beginners-Guide/html/
• C++ Tutorial [online]. Dostupné z: https://www.w3schools.com/cpp/
• GCC online documentation [online]. Dostupné z: https://gcc.gnu.org/onlinedocs/
• Valgrind Documentation [online]. Dostupné z: https://valgrind.org/docs/manual/index.html
• GNU make [online]. Dostupné z: https://www.gnu.org/software/make/manual/make.html
• CMake Documentation [online]. Dostupné z: https://cmake.org/cmake/help/latest/index.html
• Pro Git [online]. Dostupné z: https://git-scm.com/book/en/v2
• Python Tutorial [online]. Dostupné z: https://www.w3schools.com/python/
• Quickstart for GitHub Actions [online]. Dostupné z: https://docs.github.com/en/actions/get-started/quickstart
• Docker 101 Tutorial [online]. Dostupné z: https://www.docker.com/101-tutorial/
• Apptainer - Get Started [online]. Dostupné z: https://apptainer.org/get-started/
• Agile Development [online]. Dostupné z: https://www.inflectra.com/Solutions/Methodologies/Agile-Development.aspx
• Doug Lowe. Networking All-in-One For Dummies. : John Wiley & Sons Inc, 2024, s. ISBN 9780470534052.

Vyučující na začátku lekce uvede studenty pomocí prezentace do konkrétní problematiky a ve zbytku času studenti samostatně realizují praktické úlohy.

At the beginning of the lesson, the teacher introduces the students to a specific issue through a presentation and during the rest of the time the students do practical tasks.

Klasifikovaný zápočet. Docházkový list. Řešení samostatných a skupinových úloh.

Classified credit. Attendance sheet. Solution of tasks in group and alone.

## 1. Co je software a základní vývojové workflow

• Životní cyklus softwaru od nápadu přes vývoj a nasazení až po dlouhodobou údržbu.

• Důležité pojmy: release, verze, bugfix, refaktoring...

• Editace kódu, textové editory, integrovaná vývojová prostředí (IDE).

• Stručný úvod do agilních metodik vývoje softwaru.

## 2.–3. Cesta od zdrojového kódu k binárce

• Ladění (debugging), kompilace (build systémy), linkování a testování.

• Unit testy a analýzu pokrytí kódu (code coverage).

• Rozbor typických chyb, jako jsou linking errors, segmentation faults a memory leaks.

• Specifika kompilovaných jazyků a interpretovaných jazyků.

• Rozdíly mezi typovanými a netypovanými jazyky.

• Příkladem srovnání typovaného a netypovaného jazyka jsou jazyky C a Python.

## 4.–5. Základy verzování: práce v týmu a hlavní koncepty Git

• Základy práce s Gitem v lokálním repozitáři.

• Staging area a commity.

• Soubor .gitignore.

• Prohlížení historie projektu pomocí příkazů log, blame a diff.

• Slučování větví (merge) a řešení konfliktů.

• Release tagy.

• Vzdálené repozitáře pro sdílení kódu (GitHub/GitLab).

• Operace clone, fetch, pull a push.

• Nastavení přístupů přes SSH a HTTPS.

• Základní CI/CD workflow s využitím GitHub Actions.

• Práce s pull requesty a merge requesty. Základní code review.

## 6.-7. Projektová struktura a modulární kód

• V rámci této části bude zadán skupinový projekt.

• Skupinový projekt se zaměří na vývoj většího softwarového celku v týmu.

• Studenti se naučí organizovat projekt do přehledných adresářů a modulů

• Studenti zjistí, co je API a jakou roli hraje ve struktuře softwaru.

• Naučí se navrhovat rozhraní mezi jednotlivými moduly projektu, která jsou stabilní, rozšiřitelná a srozumitelná.

• Budou se věnovat dokumentaci k projektu a jejímu významu.

• Seznámí se se soubory README a jejich potřebným obsahem.

• Naučí se psát komentářovou dokumentaci přímo v kódu.

• Vyzkoušejí si jednoduché generování dokumentace pomocí nástrojů typu Doxygen nebo podobných systémů.

## 8. Umělá inteligence ve vývoji softwaru

• Studenti se naučí, jak efektivně pracovat s agentními systémy a nástroji založenými na umělé inteligenci pro generování kódu.

• Seznámí se s výhodami využívání umělé inteligence a poznají též úskalí a rizika spojená s takzvaným „vibe codingem“.

## 9. Čitelnost kódu a coding style

• Principy čitelného kódu a jejich praktické použití.

• Studenti se zaměří na vhodné pojmenovávání proměnných, funkcí a modulů.

• Důraz bude kladen na udržování konzistentního stylu v celém projektu.

• Studenti poznají význam coding style guidelines při týmové práci.

• Seznámí se s možnostmi formátování kódu ručně i pomocí autoformatterů.

## 10. Deployment a uživatelská rozhraní

• Studenti získají základní přehled o virtualizaci a jejím využití při nasazování aplikací.

• Naučí se pracovat s kontejnery Docker a Apptainer.

• Úvod do síťové komunikace na internetu (REST API).

• Základní principy kybernetické bezpečnosti.

• Stručný úvod do orchestrátorů kontejnerů, například Kubernetes.

• Seznámení s konceptem grafických uživatelských rozhraní. Seznámení s některými GUI frameworky.

## 11. Specifika vývoje vědeckého softwaru

• FAIR principy pro vědecká data a software.

• Přehled o HPC infrastrukturách používaných ve vědeckém prostředí.

• Základy práce na HPC systémech pro výpočty.

• Seznámení se s používáním plánovačů úloh, jako jsou Slurm a PBS.

## 12.–14. Práce na projektu a konzultace

• Poslední tři bloky budou věnovány intenzivní práci na studentských projektech.

• Studenti budou průběžně konzultovat stav svého projektu s vyučujícím.

• Budou finalizovat implementaci jednotlivých částí softwaru.

• Součástí bude důkladné testování a ladění výsledného řešení.

• Studenti dokončí dokumentaci k projektu a připraví jeho prezentaci včetně demonstrace jeho nasazení v praxi.

## 1. What software is and basic development workflow

• Software life cycle from idea through development and deployment to long‑term maintenance.

• Key concepts: release, version, bugfix, refactoring, etc.

• Code editing, text editors, integrated development environments (IDEs).

• Brief introduction to agile software development methodologies.

## 2–3. Path from source code to binary

• Debugging, compilation (build systems), linking and testing.

• Unit tests and analysis of code coverage.

• Analysis of typical errors such as linking errors, segmentation faults and memory leaks.

• Specifics of compiled and interpreted languages.

• Differences between typed and untyped languages.

• An example of comparing a typed and an untyped language is C and Python.

## 4–5. Basics of version control: teamwork and main Git concepts

• Basics of working with Git in a local repository.

• Staging area and commits.

• The .gitignore file.

• Viewing project history using the log, blame and diff commands.

• Merging branches and resolving conflicts.

• Release tags.

• Remote repositories for sharing code (GitHub/GitLab).

• Operations clone, fetch, pull and push.

• Setting up access via SSH and HTTPS.

• Basic CI/CD workflow using GitHub Actions.

• Working with pull requests and merge requests; basic code review.

## 6–7. Project structure and modular code

• A group project will be assigned as part of this block.

• The group project will focus on developing a larger software system in a team.

• Students will learn to organize a project into clear directories and modules.

• Students will find out what an API is and what role it plays in software structure.

• They will learn to design interfaces between project modules that are stable, extensible and easy to understand.

• They will work on project documentation and understand its importance.

• They will become familiar with README files and what they should contain.

• They will learn to write comment‑based documentation directly in the code.

• They will try simple documentation generation using tools such as Doxygen or similar systems.

## 8. Artificial intelligence in software development

• Students will learn how to work effectively with agent systems and AI‑based tools for code generation.

• They will learn about the benefits of using artificial intelligence and also about the pitfalls and risks of so‑called “vibe coding”.

## 9. Code readability and coding style

• Principles of readable code and their practical application.

• Students will focus on appropriate naming of variables, functions and modules.

• Emphasis will be placed on maintaining a consistent style across the project.

• Students will understand the importance of coding style guidelines in team work.

• They will learn about options for formatting code manually and with autoformatters.

## 10. Deployment and user interfaces

• Students will gain a basic overview of virtualization and its use in application deployment.

• They will learn to work with Docker and Apptainer containers.

• Introduction to network communication on the internet (REST APIs).

• Basic principles of cybersecurity.

• Brief introduction to container orchestrators such as Kubernetes.

• Introduction to the concept of graphical user interfaces and to selected GUI frameworks.

## 11. Specifics of scientific software development

• FAIR principles for scientific data and software.

• Overview of HPC infrastructures used in scientific environments.

• Basics of working on HPC systems for computations.

• Introduction to job schedulers such as Slurm and PBS.

## 12–14. Project work and consultations

• The last three blocks will be devoted to intensive work on student projects.

• Students will continuously consult the status of their project with the instructor.

• They will finalize the implementation of individual parts of the software.

• Thorough testing and debugging of the final solution will be included.

• Students will complete the project documentation and prepare its presentation, including a demonstration of its deployment in practice.

stackexchange.com

stackexchange.com

Získané kompetence

• Schopnost používat Git a vzdálené repozitáře (GitHub/GitLab) pro týmový vývoj a základní CI/CD.

• Dovednost kompilovat, ladit a testovat programy včetně psaní unit testů a práce s code coverage.

• Návrh modulární struktury projektu, API a tvorba technické dokumentace (README, komentářová dokumentace, generovaná dokumentace).

• Psaní čitelného, konzistentního a dlouhodobě udržovatelného kódu podle coding style guidelines.

• Základní orientace v nasazování aplikací s využitím kontejnerů (Docker, Apptainer), virtualizace, REST API a základů kybernetické bezpečnosti.

• Porozumění specifikům vývoje vědeckého softwaru, FAIR principům a práci na HPC infrastruktuře.

• Schopnost využívat nástroje umělé inteligence pro podporu vývoje kódu s uvědoměním si jejich limitů a rizik.

Acquired competencies

• Ability to use Git and remote repositories (GitHub/GitLab) for team development and basic CI/CD workflows.

• Skills in compiling, debugging and testing programs, including writing unit tests and working with code coverage.

• Designing modular project structures, APIs and creating technical documentation (README, in‑code comments, generated documentation).

• Writing readable, consistent and long‑term maintainable code according to coding style guidelines.

• Basic understanding of deploying applications using containers (Docker, Apptainer), virtualization, REST APIs and fundamentals of cybersecurity.

• Understanding the specifics of scientific software development, FAIR principles and working with HPC infrastructures.

• Ability to use artificial intelligence tools to support code development while being aware of their limitations and risks.

žádné

none