AI辅助编程实战

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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