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AI辅助编程实战
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1
AI辅助编程实战
作者:
(美)
汤姆·陶利
(
Tom Taulli
)著
其他责任者:
成海霞译
出版社:
人民邮电出版社
出版时间:
2024.10
ISBN:
978-7-115-65159-4
主题:
人工智能
中图法分类号:
TP18
【中图法分类】
T 工业技术
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TP1自动化基础理论
【学科分类】
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编辑推荐
简介
目录
评论
解析AI辅助编程:从AI辅助编程工具的优点到缺点,分析其在编程领域的应用。 深入技术原理:探讨AI辅助编程技术的原理,以及LLM的评估方式和衡量标准。 提示工程的艺术与科学:详细介绍如何通过提示工程优化AI辅助编程工具的能。 深入浅出,理论与实践相结合:通过案例分析,采用直观易懂的方式,帮助读者深入理解AI辅助编程工具。 软件开发全周期指导:从早期阶段的想法、需求和规划,到编写代码、调试、测试和部署的全过程。 行业专家背书,学习无忧:微软亚太研发中心事业部数据与AI团队经理黄寓凡、深圳大学副研究员王。
简介
本书全面剖析了AI(人工智能)在软件开发领域的革命性影响,为开发者揭示了AI辅助编程的新纪元。首先回顾编程历史与生成式AI的兴起,接着深入AI编程工具的功能与机制。同时还探讨了通用大型语言模型如ChatGPT和GPT-4在处理日常任务中的作用。同时,书中也讨论了AI在调试、测试和部署中的关键作用。最后,总结了AI辅助编程的优势、挑战及对未来工作的影响。本书结合案例分析、技术解读和实践指导,为软件开发者、编程爱好者、技术项目经理、高校计算机科学学生及对AI在编程领域应用感兴趣的专业人士提供了深入的洞见,助力他们在技术革新中抓住机遇,成为新时代的先锋。
目录
封面
版权页
对本书的赞誉
版权声明
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
封底
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