譯者序 Ⅲ引　言 Ⅳ　　　　關(guān)于本書(shū) Ⅴ　　　　讀者對(duì)象 Ⅴ　　　　書(shū)中圖標(biāo) Ⅵ　　　　在線資源 Ⅵ　　　　近期目標(biāo) Ⅶ第 1 部分　技術(shù)入門(mén)第 1 章　AI 的作用 3　　 消滅無(wú)聊任務(wù) 3　　 　　發(fā)現(xiàn)無(wú)聊任務(wù) 4　　 　　用 AI 編寫(xiě)模板 4　　 　　用 AI 實(shí)現(xiàn) CRUD 7　　 提供語(yǔ)法幫助 13　　 　　無(wú)須記住瑣碎細(xì)節(jié) 14　　 　　代碼補(bǔ)全提示 14　　 　　適應(yīng)新語(yǔ)法 15　　 靜態(tài)代碼分析 18　　 　　靜態(tài)代碼分析檢測(cè)不良代碼 18　　 　　使用 AI 進(jìn)行靜態(tài)代碼分析 19　　 使用 AI 學(xué)習(xí)編程 19　　 　　AI 的教育潛能 20　　 　　避免潛在的陷阱 20　　 與 AI 結(jié)對(duì)編程 20　　 　　結(jié)對(duì)編程模式 20　　 　　與 AI 結(jié)對(duì)編程的利弊 21　　 　　AI 結(jié)對(duì)編程實(shí)戰(zhàn) 21第 2 章　機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí) 28　　 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí) 28　　 　　基本概念 28　　 　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 29　　 　　訓(xùn)練和測(cè)試模型 31　　 自然語(yǔ)言處理 32　　 　　自然語(yǔ)言處理的歷史 33　　 　　自然語(yǔ)言處理的困境 34　　 理解 Transformer 36　　 　　注意力機(jī)制 36　　 　　獲取標(biāo)記 37　　 生成式 AI 模型 39　　 認(rèn)識(shí) AI 的局限 40　　 　　語(yǔ)言模型不擅長(zhǎng)數(shù)學(xué) 40　　 　　語(yǔ)言模型啰唆冗長(zhǎng) 41　　 　　AI 存在知識(shí)局限 42　　 　　AI 存在常識(shí)性問(wèn)題 43　　 　　AI 存在準(zhǔn)確性問(wèn)題 43　　 　　AI 存在偏見(jiàn)性問(wèn)題 43第 3 章　AI 編程工具 44　　 探索 GitHub Copilot44　　 　　安裝 Copilot插件 44　　 　　使用 Copilot高效工作 46　　 　　使用快捷鍵 50　　 探索 Tabnine 51　　 　　安裝 Tabnine 51　　 　　設(shè)置 Tabnine 52　　 　　使用 Tabnine 編程 53　　 探索 Replit54　　 　　使用 Replit創(chuàng)建網(wǎng)站 56　　 　　探索 Replit工作區(qū) 58　　 　　與 ReplitAI 結(jié)對(duì)編程 59第 4 章　與聊天機(jī)器人一起編程 64　　 改進(jìn)提示詞 64　　 　　調(diào)整溫度 64　　 　　解讀提示詞的各元素 68　　　　　與 AI 一起寫(xiě)代碼　　 　　開(kāi)放式與封閉式提示詞 69　　 　　使用不同類(lèi)型的提示詞 69　　 　　提升提示詞水平 71　　 與 Copilot聊天 72　　 　　了解斜杠命令 72　　 　　了解 Copilot智能體 73　　 　　利用 CopilotChat73　　 與 ChatGPT 聊天 75　　 　　注冊(cè)和設(shè)置 75　　 　　自定義說(shuō)明 76　　 　　讓 ChatGPT 了解您 77　　 　　讓 ChatGPT 了解您的期望 79　　 深入理解 OpenAI 平臺(tái) 81　　 　　檢查積分 81　　 　　玩轉(zhuǎn) Playground 82　　 　　運(yùn)行示例 83　　 　　扮演不同角色 84　　 　　調(diào)整模型設(shè)置 84　　 　　獲取 API 密鑰 85　　 使用 OpenAI 開(kāi)發(fā)聊天機(jī)器人 87第 2 部分　用 AI 編寫(xiě)代碼第 5 章　從計(jì)劃到原型 93　　 理解項(xiàng)目需求 93　　 確定軟件需求 93　　 　　領(lǐng)域需求 94　　 　　功能需求 94　　 　　非功能需求 95　　 　　編寫(xiě) SRS 96　　 從 SRS 生成代碼 100　　 　　使用零樣本方法 100　　 　　分解問(wèn)題 102　　 人工和 AI 混合編程 103　　 　　編寫(xiě)提示 103　　 　　編寫(xiě)服務(wù)器 104　　 　　提交后續(xù)提示 106　　 　　測(cè)試服務(wù)器 108　　 　　在服務(wù)器上實(shí)現(xiàn)少樣本提示 109　　 　　改進(jìn)客戶(hù)端 113　　 　　從 AI 端轉(zhuǎn)向客戶(hù)端 116　　 代碼生成實(shí)用技巧 118　　 　　人工引導(dǎo) 119　　 　　指令清晰 119　　 　　分步思考 119　　 　　跟進(jìn)提問(wèn) 119　　 　　查驗(yàn)官方文檔 119　　 　　提供示例和上下文 120　　 　　安全第一 120　　 　　繼續(xù)學(xué)習(xí) 120　　 　　更新工具 120　　 　　留意 AI 的局限 120第 6 章　代碼格式化和重構(gòu) 121　　 使用 AI 工具進(jìn)行代碼格式化 121　　 　　設(shè)置格式化工具 121　　 　　使用 Prettier 自動(dòng)設(shè)置代碼格式 123　　 使用 AI 重構(gòu)代碼 128　　 　　識(shí)別代碼異味 128　　 　　使用 Copilot檢測(cè)代碼異味 130　　 　　安全重構(gòu) 133　　 生成重構(gòu)代碼建議 133　　 　　設(shè)置事件監(jiān)聽(tīng)器 134　　 　　刪除魔法數(shù)字 135　　 　　減少全局?jǐn)?shù)據(jù) 136　　 　　修復(fù)長(zhǎng)函數(shù)問(wèn)題 137　　 　　修復(fù)命名不一致問(wèn)題 138　　 　　解決缺少注釋問(wèn)題 139　　 　　井字棋游戲?qū)崙?zhàn) 140第 7 章　發(fā)現(xiàn)和消除漏洞 146　　 了解漏洞 146　　 　　檢測(cè)漏洞的策略 146　　 　　常見(jiàn)漏洞類(lèi)型 147　　 　　能否做到軟件零漏洞 147　　　　使用 Jam 進(jìn)行 AI 輔助報(bào)錯(cuò) 148　　 使用靜態(tài)代碼分析工具預(yù)防錯(cuò)誤 151　　 　　安裝 linter 151　　 　　安裝 ESLint擴(kuò)展 152　　 　　使用 linter 修復(fù)代碼 153　　 　　linter 與 AI 相結(jié)合 154　　 　　更改規(guī)則 156　　 使用 AI 檢測(cè)漏洞 159　　 使用 AI 自動(dòng)修復(fù)漏洞 162　　 　　Snyk 簡(jiǎn)介 162　　 　　Snyk 自動(dòng)修復(fù) 164　　 　　對(duì)自動(dòng)修復(fù)進(jìn)行驗(yàn)證 166　　 　　判斷是否適合自動(dòng)修復(fù) 167第 8 章　代碼翻譯與優(yōu)化 170　　 代碼翻譯 170　　 　　譯前準(zhǔn)備 171　　 　　翻譯策略 171　　 　　使用 GPT-4 翻譯完整程序 175　　 　　驗(yàn)證譯后代碼 177　　 使用 AI 優(yōu)化代碼 178　　 　　獲取代碼優(yōu)化建議 178　　 　　避免過(guò)早優(yōu)化 182第 3 部分　測(cè)試、 記錄和維護(hù)代碼第 9 章　測(cè)試代碼 185　　 編寫(xiě)測(cè)試計(jì)劃 186　　 　　選用傳統(tǒng)還是敏捷計(jì)劃 186　　 　　測(cè)試計(jì)劃的分步驟流程 186　　 　　AI 在測(cè)試計(jì)劃中的作用 187　　 　　識(shí)別核心功能 187　　 　　生成測(cè)試場(chǎng)景 188　　 使用測(cè)試框架 190　　 　　安裝 Jest190　　 　　運(yùn)行 Jest192　　 　　生成測(cè)試用例 193　　 　　閱讀覆蓋率報(bào)告 196　　 　　分析測(cè)試結(jié)果 197　　 借助 AI 進(jìn)行測(cè)試驅(qū)動(dòng)開(kāi)發(fā) 202第 10 章　代碼文檔化 209　　 使用文檔化機(jī)器人 209　　 　　構(gòu)建文檔助手 210　　 　　測(cè)試文檔助手 212　　 生成代碼注釋和注解 214　　 　　安裝和測(cè)試 Ｍintlify Doc Writer 214　　 　　測(cè)評(píng) Underscore 216　　 創(chuàng)建可視化文檔 219　　 　　生成序列圖 220　　 　　生成需求圖 221　　 使用 AI 實(shí)現(xiàn) API 文檔自動(dòng)化 223　　 　　創(chuàng)建 RESＴ API 文檔 223　　 　　創(chuàng)建 API 文檔聊天機(jī)器人 228第 11 章　代碼維護(hù) 233　　 了解四種維護(hù)類(lèi)型 233　　 　　糾正性軟件維護(hù) 234　　 　　適應(yīng)性軟件維護(hù) 234　　 　　完善性軟件維護(hù) 235　　 　　預(yù)防性軟件維護(hù) 235　　 利用 AI 進(jìn)行代碼維護(hù) 235　　 使用 AI 提高代碼質(zhì)量 236　　 　　理解技術(shù)債務(wù) 236　　 　　使用 Code Climate 237　　 　　啟用測(cè)試覆蓋率報(bào)告 240　　 　　分析代碼質(zhì)量指標(biāo) 240　　 　　使用 AI 提升代碼質(zhì)量 241第 4 部分　AI 工具與資源第 12 章　嘗試十個(gè) AI 工具 251　　 Amazon CodeWhisperer 251　　 Sourcegraph Cody 252　　 DeepＭind AlphaCode 253　　 Google Bard 253　　 Codeium 254　　 Claude 254　　 ＭicrosoftＩntelliCode 256　　 Sourcery 256　　 Bugasura 257　　 UserWay 258第 13 章　了解十個(gè) AI 編程資源 259　　 Code.org 的 AI 資源 259　　 Kaggle 260　　 Google DatasetSearch 261　　 edX 261　　 Edaｂit262　　 StatQuest263　　 AI4All 開(kāi)放學(xué)習(xí) 263　　 Gymnasium 264　　 fast.ai 265　　 Microsoft Learn 265作者簡(jiǎn)介 267致辭 267致謝 267