讓代碼飛
心易
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商品描述
本書以Python語言為基礎，深入探討如何利用AI技術進行Python代碼的生成與優化，並通過大量的實戰案例展示AI在Python編程中的具體應用。本書不僅系統地介紹AI編程的核心概念與工具，還提供從初學者到全棧工程師的完整學習路徑，幫助讀者快速掌握AI編程的精髓。通過閱讀本書，讀者不僅能夠理解AI在編程中的重要作用，而且能提升實際項目開發的效率和質量。本書共7章。第1章介紹AI時代的編程革新；第2章介紹如何利用AI學習編程；第3章介紹AI編程中的Prompt設計；第4章介紹如何用AI構建自己的第一個Python項目；第5章介紹PlugLink項目開發與應用；第6章介紹AI模型性能測試；第7章介紹AI編程展望。本書內容豐富，講解通俗易懂，案例典型、實用，特別適合對AI編程感興趣的初學者和想提高Python開發效率的進階讀者閱讀，還適合Python開發從業者、AI技術愛好者以及大中專院校的學生和相關培訓機構的學員閱讀。
作者簡介
心易，AI茶話會發起人，IT行業連續創業者。有20多年的IT行業從業經驗，曾開發了數據分析軟件產品，廣受用戶好評。在互聯網技術、產品策劃、系統集成和軟件開發等方面積累了豐富的經驗。目前作為AI企業顧問協助多家企業和機構實現辦公自動化。在技術創新與實踐方面不斷探索，為企業辦公自動化提供了多項落地解決方案。研發了PlugLink自動化工作流開源項目。
目錄大綱
第1章 AI時代的編程革新
1.1 什麼是GPT
1.2 什麼是RAG
1.3 編程的演變與AI的融入
1.4 為何思維方式比技術更重要
1.5 傳統開發方式與AI開發方式
1.5.1 傳統開發方式與AI開發方式對比
1.5.2 時間與資源消耗對比
1.5.3 AI時代開發人員的新技能要求
1.5.4 從傳統項目到AI項目的轉變
1.6 AI時代的開發思維和工具
1.6.1 AI編程的基本思維方式
1.6.2 什麼是框架思維
1.6.3 框架思維與AI開發的關系
1.6.4 如何構建一個簡單的Web應用框架
1.7 AI工具在Python中的應用
1.7.1 AI編程工具簡介與使用場景
1.7.2 如何選擇AI代碼生成器
1.7.3 實例1：讓AI生成數據分析代碼
1.7.4 實例2：使用Fitten Code自動補全和生成代碼
1.7.5 實例3：讓AI在線運行Python代碼
1.7.6 實例4：讓AI生成API代碼
1.8 為什麼Python會成為開發AI的主流語言
1.8.1 Python的易用性與簡潔性
1.8.2 強大的標準庫和第三方庫
1.9 Python的生態系統與社區支持
1.9.1 豐富的生態系統
1.9.2 活躍的社區和資源共享
1.10 Python在AI開發中的優勢
1.10.1 Python與主流AI框架的集成
1.10.2 使用Python進行AI開發的成功案例分析
第2章 如何利用AI學習編程
2.1 設置學習目標與計劃
2.2 交互式學習體驗
2.2.1 創建智能體與AI助手互動
2.2.2 通過項目實踐進行學習
2.2.3 實戰案例：讓AI教你玩SQLite數據庫
2.2.4 社區支持與資源的可用性
2.3 AI全棧工程師之路
2.3.1 理解AI全棧工程師的角色
2.3.2 深入學習AI技術
2.3.3 積累項目經驗
2.3.4 構建自己的開源項目
2.3.5 職業發展路徑
2.4 成功案例分析
2.4.1 個人學習者的故事
2.4.2 教育機構的AI集成經驗
第3章 AI編程中的Prompt設計
3.1 Prompt的定義與作用
3.1.1 什麼是Prompt
3.1.2 Prompt設計的基本原則
3.2 Prompt編寫的藝術
3.2.1 Prompt的構成要素
3.2.2 Prompt的編寫技巧
3.2.3 實戰案例：編寫Prompt以生成數據分析腳本
3.3 AI編程中的問題診斷與解決方案
3.3.1 常見編程問題的AI解決方案
3.3.2 實戰案例：使用AI診斷並修覆代碼缺陷
3.4 做一個專屬的AI智能體
3.4.1 什麼是AI智能體
3.4.2 AI智能體在編程中的作用
3.4.3 創建專屬AI智能體的思路
3.4.4 實戰案例：讓AI智能體幫你編寫更精準的代碼
第4章 用AI構建自己的第一個Python項目
4.1 構建項目的基本流程
4.1.1 項目構想和規劃
4.1.2 利用AI生成代碼並解決問題
4.1.3 利用AI解讀代碼
4.1.4 利用AI優化和重構代碼
4.2 AI編程進階技巧
4.3 開發中的常見問題
4.3.1 項目需求變更
4.3.2 代碼調試與測試
4.3.3 性能優化
4.4 Web項目實戰——用AI開發一個博客系統
4.4.1 項目準備
4.4.2 需求分析
4.4.3 技術選型
4.4.4 項目結構和模塊文檔設計
4.4.5 數據庫設計
4.4.6 功能開發
第5章 PlugLink項目開發與應用
5.1 PlugLink項目背景、需求分析與技術選型
5.1.1 項目背景
5.1.2 需求分析
5.1.3 技術選型
5.2 PlugLink項目規劃
5.2.1 文件結構規劃
5.2.2 數據庫表和字段的規劃
5.2.3 API文件的規劃
5.3 PlugLink項目實施
5.3.1 生成代碼
5.3.2 遇到的問題
5.3.3 不是任何時候都可以用AI生成代碼
5.3.4 PlugLink主體部分提示詞參考
5.4 基於PlugLink項目的插件開發
5.4.1 插件功能概述
5.4.2 插件工作流程
5.4.3 生成代碼
5.4.4 PlugLink插件提示詞參考
第6章 AI模型性能測試
6.1 設計測試提示詞
6.2 模型測試結果
6.2.1 OpenAI o1-mini模型測試
6.2.2 GPT-4o mini模型測試
6.2.3 Kimi模型測試
6.2.4 豆包模型測試
6.2.5 通義模型測試
6.2.6 文心模型測試
6.2.7 Claude-3 Haiku模型測試
6.2.8 智譜模型測試
6.2.9 Gemini 1.5模型測試
6.2.10 GPT-4o模型測試
6.2.11 Claude-3.5模型測試
6.2.12 GPT-4模型測試
6.2.14 豆包Pro
6.2.15 通義千問Max
6.2.16 通義靈碼VSCode測試
6.2.17 fitten code VSCode測試
6.3 測試評估指標
第7章 AI編程展望
7.1 趨勢分析：AI技術的未來發展方向
7.2 AI編程的挑戰與機遇
7.3 AI技術在Python開發中的發展趨勢
7.4 AI全棧程序員就業與職業發展
