AI辅助编程实战

关于作者

10.7 小结

10.6 AI不会抢走开发者的工作

10.5 编程之外的能力

10.4 提示工程是科学与艺术的结合

10.3 不足之处

10.2 主要优势

10.1 陡峭的学习曲线

第10章 AI辅助编程的一些启示

9.5 小结

9.4.2 产品发布

9.4.1 用户反馈

9.4 部署

9.3.2 拉取请求

9.3.1 单元测试

9.3 代码审查

9.2 文档

9.1 调试

第9章 调试、测试和部署

8.15 小结

8.14 API

8.13.3 AI工具

8.13.2 创建图形

8.13.1 CSS

8.13 前端开发

8.12 生成样本数据

8.11 框架和库

8.10 面向对象编程

8.9 编写函数

8.8.5 无用代码

8.8.4 重命名

8.8.3 分解条件表达式

8.8.2 提炼函数

8.8.1 忍者代码

8.8 重构

8.7 自动填充

8.6 快速启动项目

8.5 模块化编程

8.4 高效注释

8.3 提高学习效率

8.2 决策：是否采用AI辅助编程工具

8.1 现状：AI辅助编程工具能替代开发者吗

第8章 编写代码

7.6 小结

7.5.2 Web设计规划

7.5.1 测试驱动开发

7.5 项目规划方法

7.4.5 文档基调

7.4.4 白板讨论

7.4.3 访谈

7.4.2 软件需求规约

7.4.1 产品需求文档

7.4 需求分析

7.3 竞争分析

7.2.2 市场规模

7.2.1 市场趋势

7.2 市场调研

7.1 头脑风暴

第7章 软件开发的早期阶段：想法、需求和规划

6.13 小结

6.12 Claude

6.11.2 编程

6.11.1 应用

6.11 Gemini

6.10 自定义GPT

6.9.3 Recombinant AI插件

6.9.2 AskYourDatabase插件

6.9.1 Codecademy插件

6.9 ChatGPT插件

6.8 GitHub Actions

6.7 bash命令

6.6 跨浏览器兼容性

6.5.3 README文件

6.5.2 入门代码

6.5.1 正则表达式

6.5 处理乏味的任务

6.4 使用必应浏览功能

6.3.2 自定义指令

6.3.1 移动版ChatGPT

6.3 访问ChatGPT

6.2 GPT-4

6.1 ChatGPT

第6章 ChatGPT和其他通用LLM

5.13 小结

5.12.5 软件公司开发的模型

5.12.4 CodeT5

5.12.3 PolyCoder

5.12.2 AlphaCode

5.12.1 StableCode

5.12 其他开源模型

5.11 Code Llama

5.10 Cursor

5.9 Bito AI

5.8 Warp

5.7 CodeWP

5.6 Cody

5.5 CodeGPT

5.4 Replit

5.3 Tabnine

5.2 Duet AI

5.1 CodeWhisperer

第5章 其他AI辅助编程工具

4.4 小结

4.3 Copilot合作伙伴计划

4.2.7 命令行界面

4.2.6 打开的标签页

4.2.5 内联聊天

4.2.4 聊天

4.2.3 注释

4.2.2 代码建议

4.2.1 Codespaces与VS Code

4.2 使用Copilot

4.1.5 安全

4.1.4 案例：埃森哲咨询公司

4.1.3 案例：Shopify电商服务平台

4.1.2 案例：AMD公司的硬件编程

4.1.1 版本和价格

4.1 GitHub Copilot简介

第4章 GitHub Copilot

3.12 小结

3.11 自治的AI Agent

3.10 安全和隐私

3.9 减少幻觉

3.8.7 请求类比示例

3.8.6 引导性问题

3.8.5 CoT提示

3.8.4 引导词

3.8.3 零样本学习和少样本学习

3.8.2 专业术语与缩略语

3.8.1 越具体越好

3.8 优秀实践

3.7 输出格式

3.6 输入内容

3.5.4 翻译

3.5.3 建议

3.5.2 文本分类

3.5.1 摘要

3.5 指令

3.4 上下文

3.3 提示

3.2 挑战

3.1 艺术与科学

第3章 提示工程

2.9 小结

2.8 评估AI辅助编程工具

2.7 LLM的类型

2.6 评估LLM

2.5.3 OpenAI Playground

2.5.2 Transformer模型

2.5.1 技术演变

2.5 生成式AI和LLM

2.4 能力等级

2.3 编译器与AI辅助编程工具

2.2 智能代码自动补全与上下文感知的代码补全

2.1 AI辅助编程工具的主要功能

第2章 AI辅助编程技术的工作原理

1.6 小结

1.5.3 开发者的技能

1.5.2 10倍开发者

1.5.1 职业发展

1.5 开发者的新世界

1.4.6 偏见

1.4.5 训练数据

1.4.4 安全

1.4.3 隐私

1.4.2 知识产权

1.4.1 幻觉

1.4 AI辅助编程工具的缺点

1.3.7 现代化支持

1.3.6 AI驱动的文档生成器

1.3.5 检查代码完整性

1.3.4 适配你的代码库

1.3.3 与IDE集成

1.3.2 充当你的顾问

1.3.1 最小化搜索

1.3 AI辅助编程工具的优点

1.2 生成式AI

1.1 编程的演变与革命

第1章 AI打开开发者的新世界

致谢

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第1章 AI打开开发者的新世界

1.1 编程的演变与革命

1.2 生成式AI

1.3 AI辅助编程工具的优点

1.3.1 最小化搜索

1.3.2 充当你的顾问

1.3.3 与IDE集成

1.3.4 适配你的代码库

1.3.5 检查代码完整性

1.3.6 AI驱动的文档生成器

1.3.7 现代化支持

1.4 AI辅助编程工具的缺点

1.4.1 幻觉

1.4.2 知识产权

1.4.3 隐私

1.4.4 安全

1.4.5 训练数据

1.4.6 偏见

1.5 开发者的新世界

1.5.1 职业发展

1.5.2 10倍开发者

1.5.3 开发者的技能

1.6 小结

第2章 AI辅助编程技术的工作原理

2.1 AI辅助编程工具的主要功能

2.2 智能代码自动补全与上下文感知的代码补全

2.3 编译器与AI辅助编程工具

2.4 能力等级

2.5 生成式AI和LLM

2.5.1 技术演变

2.5.2 Transformer模型

2.5.3 OpenAI Playground

2.6 评估LLM

2.7 LLM的类型

2.8 评估AI辅助编程工具

2.9 小结

第3章 提示工程

3.1 艺术与科学

3.2 挑战

3.3 提示

3.4 上下文

3.5 指令

3.5.1 摘要

3.5.2 文本分类

3.5.3 建议

3.5.4 翻译

3.6 输入内容

3.7 输出格式

3.8 优秀实践

3.8.1 越具体越好

3.8.2 专业术语与缩略语

3.8.3 零样本学习和少样本学习

3.8.4 引导词

3.8.5 CoT提示

3.8.6 引导性问题

3.8.7 请求类比示例

3.9 减少幻觉

3.10 安全和隐私

3.11 自治的AI Agent

3.12 小结

第4章 GitHub Copilot

4.1 GitHub Copilot简介

4.1.1 版本和价格

4.1.2 案例：AMD公司的硬件编程

4.1.3 案例：Shopify电商服务平台

4.1.4 案例：埃森哲咨询公司

4.1.5 安全

4.2 使用Copilot

4.2.1 Codespaces与VS Code

4.2.2 代码建议

4.2.3 注释

4.2.4 聊天

4.2.5 内联聊天

4.2.6 打开的标签页

4.2.7 命令行界面

4.3 Copilot合作伙伴计划

4.4 小结

第5章 其他AI辅助编程工具

5.1 CodeWhisperer

5.2 Duet AI

5.3 Tabnine

5.4 Replit

5.5 CodeGPT

5.6 Cody

5.7 CodeWP

5.8 Warp

5.9 Bito AI

5.10 Cursor

5.11 Code Llama

5.12 其他开源模型

5.12.1 StableCode

5.12.2 AlphaCode

5.12.3 PolyCoder

5.12.4 CodeT5

5.12.5 软件公司开发的模型

5.13 小结

第6章 ChatGPT和其他通用LLM

6.1 ChatGPT

6.2 GPT-4

6.3 访问ChatGPT

6.3.1 移动版ChatGPT

6.3.2 自定义指令

6.4 使用必应浏览功能

6.5 处理乏味的任务

6.5.1 正则表达式

6.5.2 入门代码

6.5.3 README文件

6.6 跨浏览器兼容性

6.7 bash命令

6.8 GitHub Actions

6.9 ChatGPT插件

6.9.1 Codecademy插件

6.9.2 AskYourDatabase插件

6.9.3 Recombinant AI插件

6.10 自定义GPT

6.11 Gemini

6.11.1 应用

6.11.2 编程

6.12 Claude

6.13 小结

第7章 软件开发的早期阶段：想法、需求和规划

7.1 头脑风暴

7.2 市场调研

7.2.1 市场趋势

7.2.2 市场规模

7.3 竞争分析

7.4 需求分析

7.4.1 产品需求文档

7.4.2 软件需求规约

7.4.3 访谈

7.4.4 白板讨论

7.4.5 文档基调

7.5 项目规划方法

7.5.1 测试驱动开发

7.5.2 Web设计规划

7.6 小结

第8章 编写代码

8.1 现状：AI辅助编程工具能替代开发者吗

8.2 决策：是否采用AI辅助编程工具

8.3 提高学习效率

8.4 高效注释

8.5 模块化编程

8.6 快速启动项目

8.7 自动填充

8.8 重构

8.8.1 忍者代码

8.8.2 提炼函数

8.8.3 分解条件表达式

8.8.4 重命名

8.8.5 无用代码

8.9 编写函数

8.10 面向对象编程

8.11 框架和库

8.12 生成样本数据

8.13 前端开发

8.13.1 CSS

8.13.2 创建图形

8.13.3 AI工具

8.14 API

8.15 小结

第9章 调试、测试和部署

9.1 调试

9.2 文档

9.3 代码审查

9.3.1 单元测试

9.3.2 拉取请求

9.4 部署

9.4.1 用户反馈

9.4.2 产品发布

9.5 小结

第10章 AI辅助编程的一些启示

10.1 陡峭的学习曲线

10.2 主要优势

10.3 不足之处

10.4 提示工程是科学与艺术的结合

10.5 编程之外的能力

10.6 AI不会抢走开发者的工作

10.7 小结

关于作者