目录

●译者序
引言
关于本书
读者对象
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近期目标
第1部分 技术入门
第1章 AI的作用
消灭无聊任务
发现无聊任务
用AI编写模板
用AI实现CRUD
提供语法帮助
无须记住琐碎细节
代码补全提示
适应新语法
静态代码分析
静态代码分析检测不良代码
使用AI进行静态代码分析
使用AI学习编程
AI的教育潜能
避免潜在的陷阱
与AI结对编程
结对编程模式
与AI结对编程的利弊
AI结对编程实战
第2章 机器学习和深度学习
机器学习和深度学习
基本概念
神经网络
训练和测试模型
自然语言处理
自然语言处理的历史
自然语言处理的困境
理解Transformer
注意力机制
获取标记
生成式AI模型
认识AI的局限
语言模型不擅长数学
语言模型啰唆冗长
AI存在知识局限
AI存在常识性问题
AI存在准确性问题
AI存在偏见性问题
第3章 AI编程工具
探索GitHubCopilot
Copilot插件
使用Copilot高效工作
使用快捷键
探索Tabnine
Tabnine
设置Tabnine
使用Tabnine编程
探索Replit
使用Replit创建网站
探索Replit工作区
与ReplitAI结对编程
第4章 与聊天机器人一起编程
改进提示词
调整温度
解读提示词的各元素
与AI一起写代码
开放式与封闭式提示词
使用不同类型的提示词
提升提示词水平
与Copilot聊天
了解斜杠命令
了解Copilot智能体
利用CopilotChat
与聊天
和设置
自定义说明
让了解您
让了解您的期望
深入理解OpenAI平台
检查积分
玩转Playground
运行示例
扮演不同角色
调整模型设置
获取API密钥
使用OpenAI开发聊天机器人
第2部分 用AI编写代码
第5章 从计划到原型
理解项目需求
确定需求
领域需求
功能需求
非功能需求
编写SRS
从SRS生成代码
使用零样本方法
分解问题
人工和AI混合编程
编写提示
编写服务器
提交后续提示
测试服务器
在服务器上实现少样本提示
改进客户端
从AI端转向客户端
代码生成实用技巧
人工引导
指令清晰
分步思考
跟进提问
查验官方文档
提供示例和上下文
安全第一
继续学习
更新工具
留意AI的局限
第6章 代码格式化和重构
使用AI工具进行代码格式化
设置格式化工具
使用Prettier自动设置代码格式
使用AI重构代码
识别代码异味
使用Copilot检测代码异味
安全重构
生成重构代码建议
设置事件监听器
删除魔法数字
减少全局数据
修复长函数问题
修复命名不一致问题
解决缺少注释问题
井字棋游戏实战
第7章 发现和消除漏洞
了解漏洞
检测漏洞的策略
常见漏洞类型
能否做到零漏洞
使用Jam进行AI辅助报错
使用静态代码分析工具预防错误
linter
ESLint扩展
使用linter修复代码
linter与AI相结合
更改规则
使用AI检测漏洞
使用AI自动修复漏洞
Snyk简介
Snyk自动修复
对自动修复进行验证
判断是否适合自动修复
第8章 代码翻译与优化
代码翻译
译前准备
翻译策略
使用GPT-4翻译完整程序
验证译后代码
使用AI优化代码
获取代码优化建议
避免过早优化
第3部分 测试、记录和维护代码
第9章 测试代码
编写测试计划
选用传统还是敏捷计划
测试计划的分步骤流程
AI在测试计划中的作用
识别核心功能
生成测试场景
使用测试框架
Jest
运行Jest
生成测试用例
阅读覆盖率报告
分析测试结果
借助AI进行测试驱动开发
第10章 代码文档化
使用文档化机器人
构建文档助手
测试文档助手
生成代码注释和注解
和测试ＭintlifyDocWriter
测评Underscore
创建可视化文档
生成序列图
生成需求图
使用AI实现API文档自动化
创建RESＴAPI文档
创建API文档聊天机器人
第11章 代码维护
了解四种维护类型
纠正性维护
适应性维护
完善性维护
预防性维护
利用AI进行代码维护
使用AI提高代码质量
理解技术债务
使用CodeClimate
启用测试覆盖率报告
分析代码质量指标
使用AI提升代码质量
第4部分 AI工具与资源
第12章 尝试十个AI工具
AmazonCodeWhisperer
SourcegraphCody
DeepＭindAlphaCode
GoogleBard
Codeium
Claude
ＭicrosoftＩntelliCode
Sourcery
Bugasura
UserWay
第13章 了解十个AI编程资源
Code.org的AI资源
Kaggle
GoogleDatasetSearch
edX
Edaｂit
StatQuest
AI4All开放学习
Gymnasium
fast.ai
MicrosoftLearn
作者简介
致辞
致谢