《 AI辅助编程实战》[74]百度网盘|亲测有效|pdf下载

编辑推荐

全面解析AI辅助编程：从AI辅助编程工具的优点到缺点，全面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辅助编程工具的性能。

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：微软亚太研发中心开发者事业部数据与AI团队首席研发经理黄寓凡、深圳大学副研究员王利作序推荐。

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。

本书适合软件开发者、编程爱好者、技术项目经理、高等院校计算机科学专业的学生及对AI在编程领域的应用感兴趣的专业人士阅读。

作者简介

作者简介 Tom Taulli，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。译者简介成海霞，微软高级软件工程师，负责Java on Azure面向传统应用服务器的云原生解决方案的设计和研发，助力企业客户将Java遗留系统成功转型并无缝迁移至Azure容器平台，实现技术现代化的飞跃。曾就职于甲骨文上海研发中心，从事自动化测试产品及PAAS平台现代化DevOps系统的研发。Microsoft Azure for Java Developers图书技术评审，InfoQ中国社区编辑/译者，翻译了多本技术图书。

目　　录

推荐序1 1

推荐序2 3

序言 5

前言 7

第 1章 AI打开开发者的新世界 13

1.1 编程的演变与革命 14

推荐序1	1 
推荐序2	3 
序言	5 
前言	7 
 
第 1章 AI打开开发者的新世界	13 
1.1 编程的演变与革命	14 
1.2 生成式AI	16 
1.3 AI辅助编程工具的优点	17 
1.3.1 最小化搜索	18 
1.3.2 充当你的顾问	20 
1.3.3 与IDE集成	20 
1.3.4 适配你的代码库	21 
1.3.5 检查代码完整性	22 
1.3.6 AI驱动的文档生成器	22 
1.3.7 现代化支持	23 
1.4 AI辅助编程工具的缺点	26 
1.4.1 幻觉	26 
1.4.2 知识产权	26 
1.4.3 隐私	27 
1.4.4 安全	28 
1.4.5 训练数据	28 
1.4.6 偏见	29 
1.5 开发者的新世界	29 
1.5.1 职业发展	30 
1.5.210 倍开发者	30 
1.5.3 开发者的技能	31 
1.6 小结	31 
 
第 2章 AI辅助编程技术的工作原理	33 
2.1 AI辅助编程工具的主要功能	33 
2.2 智能代码自动补全与上下文感知的代码补全	34 
2.3 编译器与AI辅助编程工具	34 
2.4 能力等级	36 
2.5 生成式AI和LLM	37 
2.5.1 技术演变	38 
2.5.2 Transformer模型	39 
2.5.3 OpenAI Playground	42 
2.6 评估LLM	47 
2.7 LLM的类型	50 
2.8 评估AI辅助编程工具	52 
2.9 小结	53 
 
第3章 提示工程	55 
3.1 艺术与科学	56 
3.2 挑战	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 文本分类	59 
3.5.3 建议	60 
3.5.4 翻译	60 
3.6 输入内容	62 
3.7 输出格式	62 
3.8 优秀实践	63 
3.8.1 越具体越好	63 
3.8.2 专业术语与缩略语	64 
3.8.3 零样本学习和少样本学习	65 
3.8.4 引导词	66 
3.8.5 CoT提示	66 
3.8.6 引导性问题	67 
3.8.7 请求类比示例	67 
3.9 减少幻觉	68 
3.10 安全和隐私	69 
3.11 自治的AIAgent	70 
3.12 小结	73 
 
第4章 GitHub Copilot	75 
4.1 GitHub Copilot 简介	75 
4.1.1 版本和价格	76 
4.1.2 案例：AMD公司的硬件编程	77 
4.1.3 案例：Shopify电商服务平台	78 
4.1.4 案例：埃森哲咨询公司	79 
4.1.5 安全	79 
4.2 使用Copilot	80 
4.2.1 Codespaces与VS Code	81 
4.2.2 代码建议	82 
4.2.3 注释	84 
4.2.4 聊天	85 
4.2.5 内联聊天	90 
4.2.6 打开的标签页	92 
4.2.7 命令行界面	92 
4.3 Copilot合作伙伴计划	94 
4.4 小结	95 
 
第5章 其他AI辅助编程工具	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 其他开源模型	113 
5.12.1 StableCode	113 
5.12.2 AlphaCode	114 
5.12.3 PolyCoder	114 
5.12.4 CodeT5	114 
5.12.5 软件公司开发的模型	115 
5.13 小结	116 
 
第6章	ChatGPT和其他通用LLM	117 
6.1 ChatGPT	117 
6.2 GPT-4	118 
6.3 访问ChatGPT	119 
6.3.1 移动版ChatGPT	122 
6.3.2 自定义指令	122 
6.4 使用必应浏览功能	123 
6.5 处理乏味的任务	126 
6.5.1 正则表达式	126 
6.5.2 入门代码	127 
6.5.3 README文件	128 
6.6 跨浏览器兼容性	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 自定义GPT	133 
6.11 Gemini	135 
6.11.1 应用	137 
6.11.2 编程	138 
6.12 Claude	139 
6.13 小结	141 
 
第7章 软件开发的早期阶段：想法、需求和规划	143 
7.1 头脑风暴	143 
7.2 市场调研	145 
7.2.1 市场趋势	147 
7.2.2 市场规模	148 
7.3 竞争分析	149 
7.4 需求分析	151 
7.4.1 产品需求文档	152 
7.4.2 软件需求规约	153 
7.4.3 访谈	154 
7.4.4 白板讨论	155 
7.4.5 文档基调	156 
7.5 项目规划方法	157 
7.5.1 测试驱动开发	159 
7.5.2 Web设计规划	160 
7.6 小结	162 
 
第8章 编写代码	165 
8.1 现状：AI辅助编程工具能替代开发者吗	165 
8.2 决策：是否采用AI辅助编程工具	167 
8.3 提高学习效率	167 
8.4 高效注释	169 
8.5 模块化编程	169 
8.6 快速启动项目	170 
8.7 自动填充	171 
8.8 重构	173 
8.8.1 忍者代码	173 
8.8.2 提炼函数	174 
8.8.3 分解条件表达式	175 
8.8.4 重命名	175 
8.8.5 无用代码	176 
8.9 编写函数	176 
8.10 面向对象编程	178 
8.11 框架和库	179 
8.12 生成样本数据	180 
8.13 前端开发	182 
8.13.1 CSS	182 
8.13.2 创建图形	183 
8.13.3 AI工具	184 
8.14 API	186 
8.15 小结	187 
 
第9章 调试、测试和部署	189 
9.1 调试	189 
9.2 文档	190 
9.3 代码审查	192 
9.3.1 单元测试	193 
9.3.2 拉取请求	195 
9.4 部署	197 
9.4.1 用户反馈	198 
9.4.2 产品发布	199 
9.5 小结	200 
 
第 10章 AI辅助编程的一些启示	201 
10.1 陡峭的学习曲线	201 
10.2 主要优势	201 
10.3 不足之处	202 
10.4 提示工程是科学与艺术的结合	203 
10.5 编程之外的能力	203 
10.6 AI不会抢走开发者的工作	203 
10.7 小结	204

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媒体评论

推荐序1

在数字化进程加速的当下，编程已不再是一项孤立的技能，而是成为推动创新和技术进步的核心力量。《AI辅助编程实战》一书的出版，正逢其时，为我们提供了探索人工智能如何重塑编程领域的宝贵视角。通过作者Tom的精心编著和海霞的精准翻译，这本书不仅是一本技术指南，更是一份探索未来编程世界的导览。

AI辅助编程的兴起，无疑是近年来最令人振奋的技术变革之一。它不仅改变了我们编写代码的方式，更重要的是，它改变了我们思考和解决问题的方式。《AI辅助编程实战》一书以深入浅出的方式介绍了AI辅助编程的原理