全面解析AI辅助编程：从AI辅助编程工具的优到缺，全面分析其在编程领域的应用。 深技术原理：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，帮助读者深理解AI辅助编程工具。 软件发全周期指导：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。
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内容提要
O'Reilly Media, Inc. 介绍
资源与支持
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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
1.4 AI辅助编程工具的缺点
1.5 开发者的新世界
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
2.6 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
3.6 输入内容
3.7 输出格式
3.8 优秀实践
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
4.2 使用Copilot
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
5.13 小结
第6章 ChatGPT和其他通用LLM
6.1 ChatGPT
6.2 GPT-4
6.3 访问ChatGPT
6.4 使用必应浏览功能
6.5 处理乏味的任务
6.6 跨浏览器兼容性
6.7 bash命令
6.8 GitHub Actions
6.9 ChatGPT插件
6.10 自定义GPT
6.11 Gemini
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
7.3 竞争分析
7.4 需求分析
7.5 项目规划方法
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
8.9 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
8.14 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
9.4 部署
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
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