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AI輔助編程實戰 版權信息
- ISBN：9787115651594
- 條形碼：9787115651594 ; 978-7-115-65159-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
AI輔助編程實戰 本書特色
全面解析AI輔助編程：從AI輔助編程工具的優點到缺點，全面分析其在編程領域的應用。 深入技術原理：探討AI輔助編程技術的原理，以及LLM的評估方式和衡量標準。 提示工程的藝術與科學：詳細介紹如何通過提示工程優化AI輔助編程工具的性能。 深入淺出，理論與實踐相結合：通過案例分析，采用直觀易懂的方式，幫助讀者深入理解AI輔助編程工具。 軟件開發全周期指導：從早期階段的想法、需求和規劃，到編寫代碼、調試、測試和部署的全過程。 行業專家背書，學習無憂：微軟亞太研發中心開發者事業部數據與AI團隊首席研發經理黃寓凡、深圳大學副研究員王利作序推薦。推薦序1在數字化進程加速的當下，編程已不再是一項孤立的技能，而是成為推動創新和技術進步的核心力量。《AI輔助編程實戰》一書的出版，正逢其時，為我們提供了探索人工智能如何重塑編程領域的寶貴視角。通過作者Tom的精心編著和海霞的精準翻譯，這本書不僅是一本技術指南，更是一份探索未來編程世界的導覽。 AI輔助編程的興起，無疑是近年來*令人振奮的技術變革之一。它不僅改變了我們編寫代碼的方式，更重要的是，它改變了我們思考和解決問題的方式。《AI輔助編程實戰》一書以深入淺出的方式介紹了AI輔助編程的原理、優勢、挑戰，以及如何在實際開發中應用這些技術，為讀者打開了通往未來編程世界的大門。 本書之所以獨樹一幟，不僅因為它全面覆蓋了AI輔助編程的多個方面，從生成式AI的基礎原理到具體工具的應用，從編程技術的深層機制到軟件開發的初期規劃，每一章都提供了豐富的信息和深刻的見解。更為關鍵的是，作者結合真實案例和個人經驗，將抽象概念具體化，讓讀者能夠直觀地理解AI輔助編程在現實世界中的應用。 我特別推崇這本書對提示工程的深入探討，這不僅因為它是AI輔助編程中的一項核心技術，更因為它展現了編程藝術和科學的完美融合。通過精心設計的提示，開發者能夠引導AI生成更加準確和有效的代碼，這無疑為軟件開發帶來了革命性的變革。 無論你是AI輔助編程的新手，還是希望深入探索這一領域的專家，《AI輔助編程實戰》都將是你不可多得的良師益友。我相信，通過閱讀這本書，你不僅能夠獲得寶貴的知識和技能，還能夠激發對編程藝術的熱情和創意。 在此，我要向譯者表達深深的敬意和感謝，感謝她的辛勤工作和卓越貢獻。正是她的努力，使眾多中文讀者得以接觸并了解這項激動人心的技術。同時，我也要向每一位選擇閱讀本書的讀者致以誠摯的謝意，因為正是你們的好奇心和求知欲，推動了技術的發展和創新。愿這本書成為你們探索AI輔助編程世界的燈塔，照亮你們前行的道路。 黃寓凡微軟亞太研發中心開發者事業部數據與AI團隊首席研發經理 推薦序2 在過去的幾十年中，編程領域經歷了翻天覆地的變革。從早期的低級編程語言發展到今天的高級編程語言，編程技術的進步極大地提升了軟件開發的效率和便捷性。人工智能的融入為編程領域開啟了全新的篇章。 《AI輔助編程實戰》在這樣的大背景下應運而生。這本書不僅是一本編程指南，更是一本向讀者展示如何利用人工智能工具和技術，從項目構想到*終實現，全方位優化編程過程的指南。 在這本書中，作者深入淺出地介紹了生成式AI如何轉變開發者的工作方式，對GitHub Copilot、CodeWhisperer、Duet AI等流行AI輔助編程工具進行了全面剖析，并探討了如何根據專有代碼庫的需求對這些工具進行個性化定制。書中詳細講解了如何利用AI工具進行高效的錯誤修復、代碼審查、單元測試編寫等，以確保軟件的質量與穩定性。無論你是編程新手還是經驗豐富的專家，都能從這本書中獲益。書中的實例和實踐建議將幫助你在實際工作中迅速應用所學，提升編程效率，降低錯誤率。 特別值得一提的是，作者不僅關注技術的應用，還深入探討了人工智能如何改變編程的思維方式。這種思維方式的轉變，不僅能讓開發者在技術層面上取得突破，更能在理念和方法上獲得新的啟發。 在此，我還要特別感謝這本書的譯者。我與譯者相識已久，深知其作風認真嚴謹。她在翻譯過程中付出了巨大的努力和心血，不僅精準地翻譯了書中的技術細節，還確保了語言的流暢性和可讀性，使得更多的中文讀者能夠領略這本佳作的精髓。她的辛勤工作，讓這本書在中文世界里得以傳遞其價值和理念。 總之，這本書是一本不可多得的佳作。它不僅能幫助你掌握*新的編程技術，更能引領你進入人工智能時代的編程新世界。我相信，這本書將成為你編程生涯中的得力助手，讓你在編程的道路上走得更遠、更穩。 希望你能像我一樣，從這本書中獲得啟發和力量。 王利深圳大學大數據系統計算技術國家工程實驗室副研究員
AI輔助編程實戰 內容簡介
在深入挖掘AI如何輔助編程的旅程中，我們發現它的影響貫穿軟件開發的全生命周期。從*初的需求收集到項目規劃與設計，再到編碼、調試及測試，在每一個環節中獲取實用的建議對于確保開發流程的順暢和高效至關重要。本書旨在為初學者和經驗豐富的開發者提供指導，幫助他們有效利用各種A工具。從通用的大語言模型(如ChatGPT、Gemini和Claude)到專為編程設計的系統（如GitHubCopilot、Tabnine、Cursor和Amazon CodeWhisperer),讀者將學習如何選擇和使用這些工具來提升開發效率和代碼質量。
讀者還將深入了解一系列更為專業的生成式AI工具，用于執行諸如文本到圖像的轉換等具有創造性的任務。
Tom Taulli展示了一種精心設計的模塊化編程方法。這種方法與利用AI生成代碼的提示創建過程完美契合。他還深入探討了如何高效地利用通用大語言模型來學習編程語言、解析代碼，甚至將代碼無縫轉換為不同的編程語言。
AI輔助編程實戰 目錄
推薦序1 1
推薦序2 3
序言 5
前言 7
第 1章 AI打開開發者的新世界 13
1.1 編程的演變與革命 14
1.2 生成式AI 16
1.3 AI輔助編程工具的優點 17
1.3.1 *小化搜索 18
1.3.2 充當你的顧問 20
1.3.3 與IDE集成 20
1.3.4 適配你的代碼庫 21
1.3.5 檢查代碼完整性 22
1.3.6 AI驅動的文檔生成器 22
1.3.7 現代化支持 23
1.4 AI輔助編程工具的缺點 26
1.4.1 幻覺 26
1.4.2 知識產權 26
1.4.3 隱私 27
1.4.4 安全 28
1.4.5 訓練數據 28
1.4.6 偏見 29
1.5 開發者的新世界 29
1.5.1 職業發展 30
1.5.210 倍開發者 30
1.5.3 開發者的技能 31
1.6 小結 31
第 2章 AI輔助編程技術的工作原理 33
2.1 AI輔助編程工具的主要功能 33
2.2 智能代碼自動補全與上下文感知的代碼補全 34
2.3 編譯器與AI輔助編程工具 34
2.4 能力等級 36
2.5 生成式AI和LLM 37
2.5.1 技術演變 38
2.5.2 Transformer模型 39
2.5.3 OpenAI Playground 42
2.6 評估LLM 47
2.7 LLM的類型 50
2.8 評估AI輔助編程工具 52
2.9 小結 53
第3章 提示工程 55
3.1 藝術與科學 56
3.2 挑戰 56
3.3 提示 57
3.4 上下文 58
3.5 指令 58
3.5.1 摘要 59
3.5.2 文本分類 59
3.5.3 建議 60
3.5.4 翻譯 60
3.6 輸入內容 62
3.7 輸出格式 62
3.8 優秀實踐 63
3.8.1 越具體越好 63
3.8.2 專業術語與縮略語 64
3.8.3 零樣本學習和少樣本學習 65
3.8.4 引導詞 66
3.8.5 CoT提示 66
3.8.6 引導性問題 67
3.8.7 請求類比示例 67
3.9 減少幻覺 68
3.10 安全和隱私 69
3.11 自治的AIAgent 70
3.12 小結 73
第4章 GitHub Copilot 75
4.1 GitHub Copilot 簡介 75
4.1.1 版本和價格 76
4.1.2 案例：AMD公司的硬件編程 77
4.1.3 案例：Shopify電商服務平臺 78
4.1.4 案例：埃森哲咨詢公司 79
4.1.5 安全 79
4.2 使用Copilot 80
4.2.1 Codespaces與VS Code 81
4.2.2 代碼建議 82
4.2.3 注釋 84
4.2.4 聊天 85
4.2.5 內聯聊天 90
4.2.6 打開的標簽頁 92
4.2.7 命令行界面 92
4.3 Copilot合作伙伴計劃 94
4.4 小結 95
第5章 其他AI輔助編程工具 97
5.1 CodeWhisperer 97
5.2 Duet AI 99
5.3 Tabnine 101
5.4 Replit 102
5.5 CodeGPT 104
5.6 Cody 105
5.7 CodeWP 107
5.8 Warp 108
5.9 Bito AI 110
5.10 Cursor 111
5.11 Code Llama 112
5.12 其他開源模型 113
5.12.1 StableCode 113
5.12.2 AlphaCode 114
5.12.3 PolyCoder 114
5.12.4 CodeT5 114
5.12.5 軟件公司開發的模型 115
5.13 小結 116
第6章 ChatGPT和其他通用LLM 117
6.1 ChatGPT 117
6.2 GPT-4 118
6.3 訪問ChatGPT 119
6.3.1 移動版ChatGPT 122
6.3.2 自定義指令 122
6.4 使用必應瀏覽功能 123
6.5 處理乏味的任務 126
6.5.1 正則表達式 126
6.5.2 入門代碼 127
6.5.3 README文件 128
6.6 跨瀏覽器兼容性 129
6.7 bash命令 130
6.8 GitHub Actions 130
6.9 ChatGPT插件 131
6.9.1 Codecademy插件 131
6.9.2 AskYourDatabase插件 133
6.9.3 Recombinant AI插件 133
6.10 自定義GPT 133
6.11 Gemini 135
6.11.1 應用 137
6.11.2 編程 138
6.12 Claude 139
6.13 小結 141
第7章 軟件開發的早期階段：想法、需求和規劃 143
7.1 頭腦風暴 143
7.2 市場調研 145
7.2.1 市場趨勢 147
7.2.2 市場規模 148
7.3 競爭分析 149
7.4 需求分析 151
7.4.1 產品需求文檔 152
7.4.2 軟件需求規約 153
7.4.3 訪談 154
7.4.4 白板討論 155
7.4.5 文檔基調 156
7.5 項目規劃方法 157
7.5.1 測試驅動開發 159
7.5.2 Web設計規劃 160
7.6 小結 162
第8章 編寫代碼 165
8.1 現狀：AI輔助編程工具能替代開發者嗎 165
8.2 決策：是否采用AI輔助編程工具 167
8.3 提高學習效率 167
8.4 高效注釋 169
8.5 模塊化編程 169
8.6 快速啟動項目 170
8.7 自動填充 171
8.8 重構 173
8.8.1 忍者代碼 173
8.8.2 提煉函數 174
8.8.3 分解條件表達式 175
8.8.4 重命名 175
8.8.5 無用代碼 176
8.9 編寫函數 176
8.10 面向對象編程 178
8.11 框架和庫 179
8.12 生成樣本數據 180
8.13 前端開發 182
8.13.1 CSS 182
8.13.2 創建圖形 183
8.13.3 AI工具 184
8.14 API 186
8.15 小結 187
第9章 調試、測試和部署 189
9.1 調試 189
9.2 文檔 190
9.3 代碼審查 192
9.3.1 單元測試 193
9.3.2 拉取請求 195
9.4 部署 197
9.4.1 用戶反饋 198
9.4.2 產品發布 199
9.5 小結 200
第 10章 AI輔助編程的一些啟示 201
10.1 陡峭的學習曲線 201
10.2 主要優勢 201
10.3 不足之處 202
10.4 提示工程是科學與藝術的結合 203
10.5 編程之外的能力 203
10.6 AI不會搶走開發者的工作 203
10.7 小結 204
展開全部
AI輔助編程實戰 作者簡介
湯姆·陶利(Tom Taulli)，作家、顧問和投資者，著有Artificial Intelligence Basics等圖書。他還為AIBusiness網站、Inc.網站、Barrons網站、eSecurity Planet網站和Kiplingers網站等媒體撰稿，并為O'Reilly和Pluralsight開發教育課程，專注生成式AI、數據庫技術及Python編程等領域。 成海霞，微軟高級軟件工程師，負責Java on Azure面向傳統應用服務器的云原生解決方案的設計和研發，助力企業客戶將Java遺留系統成功轉型并無縫遷移至Azure容器平臺，實現技術現代化的飛躍。曾就職于甲骨文上海研發中心，從事自動化測試產品及PAAS平臺現代化DevOps系統的研發。Microsoft Azure for Java Developers圖書技術評審，InfoQ中國社區編輯/譯者，翻譯了多本技術圖書。
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