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全面解析AI辅助编程，深入技术原理。
内容简介
本书深入探讨了AI（人工智能）如何革新软件开发领域，从AI辅助编程的演变、优势与挑战到具体的工具与技术实现，为开发者打开了一个全新的世界。
全书共10章，第1章介绍了编程的历史演变和生成式AI的崛起；第2章深入技术细节，解释了AI辅助编程工具的主要功能和工作原理；第3章讨论了提示工程的重要性，以及如何与AI工具进行有效沟通；第4章和第5章通过GitHub Copilot和其他AI编程工具的案例，展示了AI在实际开发中的应用；
第6章扩展到通用大语言模型，如ChatGPT和GPT-4，探讨了它们在日常任务处理中的应用；第7章和第8章覆盖了软件开发的早期阶段和代码编写过程，展示了AI如何辅助决策、提高学习效率和代码质量；第9章讨论了调试、测试和部署过程中AI的作用；第10章总结了AI辅助编程的一些启示，包括学习曲线、优势、不足及对未来工作的影响。
作者简介
作者汤姆·陶利，作家、顾问和投资者，著有Artificial Intelligence Basics等图书。他还为AIBusiness网站、Inc.网站、Barrons网站、eSecurity Planet网站和Kiplingers网站等媒体撰稿，并为O'Reilly和Pluralsight开发教育课程，专注生成式AI、数据库技术及Python编程等领域。
章节目录
版权信息
对本书的赞誉
内容提要
O'Reilly Media, Inc. 介绍
资源与支持
推荐序1
推荐序2
序言
前言
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
关于封面
AI辅助编程实战是2024年由人民邮电出版社出版,作者[美] 汤姆·陶利。
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