用 AI 写了10万行代码后,我总结了这些好用的经验


随着 Midjourney、NotionAI 等 AIGC 工具的爆火,人们提升工作效率的同时,也引起了新一轮的失业焦虑。其实李彦宏早在 2019 年的全球 AI 产业大会上就表示过,虽然 AI 会取代一些人类的工作,但是也会创造更多新的工作机会,而这些新的工作机会往往需要的是具备 AI 技能的人才
华裔数学家陶哲轩前段时间被网友安利了用AI工具写代码,于是他用GPT-4写Python代码进行了实验,节省了半小时的工作时间。打开了GPT编程的新大门后,陶哲轩一改自己保持了近10年的编程习惯,升级了一波工具,开始使用VSCode+TeX Live+LaTeX workshop+GitHub Copilot。这不,最近他发表的新论文也用到了AI,对他编码、生成流程图初稿有很大帮助。由此可见,AI 时代的职业生存法则已经有了明显改变,如果你想发展得更好,要么成为 AI 人才,要么善用 AI 这个利器。最基本的,你可以先学着让 ChatGPT 帮你编程,提升你的工作效率。为了让大家的学习事半功倍,小异精心挑选了《AIGC自动化编程:基于ChatGPT和GitHub Copilot》,难能可贵的是,这本书既有基础又有实战,循序渐进地把知识喂给你。相信读过之后,你一定可以把自动化编程应用到工作中,极大地提升工作效率。

▲ 点击封面,即可5折购书,限50人

Part.1

大模型工具赋能编程

随着人工智能技术的飞速发展,ChatGPT、New Bing、Github Copilot、Claude2 等大模型工具的出现正在赋能各行各业。而在编程领域,这些工具大大节省了程序员的编程时间,减轻了代码优化、测试和漏洞检查的压力,可以让我们更关注创新和创造价值的工作。然而,我们在使用 ChatGPT 辅助编程时可能会遇到很多困难,比如:

▮ 如何通过 prompt 向 ChatGPT 精准表达需求?

▮ 如何保证 ChatGPT 输出的代码质量?

▮ 如何把自动编程应用到实战中,避免“一看就会,一用就废”?

这些让很多人头疼的问题在本书中都可以找到答案,作者李宁编写本书的初衷就是希望为大家讲透 AIGC 代码生成解决方案,毫无保留地分享自己的应用实战经验。

在从东北大学计算机专业硕士毕业后,李宁一直在技术领域深耕,拥有创业者、超平台开发工具 UnityMarvel 创始人、企业内训讲师、IT 畅销书作家、华为 HDE、腾讯课堂/51CTO学院/CSDN学院等平台讲师等众多头衔。他曾出版40+IT畅销书,制作在线 IT 视频课程超过2000小时,拥有数百万学员和读者。他用几个月试用了 ChatGPT 以及其他大模型产品,用这些产品生成了超过 10 万行代码,以及数十万字的文章以及大量的图像、视频。这些经历让他清楚地了解使用大模型工具的痛难点,也使他在编排内容的时候更加深入浅出、循序渐进。《AIGC自动化编程:基于ChatGPT和GitHub Copilot》就是从基础入手,介绍了使用 ChatGPT 进行自动化编程的各个方面,适合对使用ChatGPT进行编程感兴趣的初学者阅读;同时,本书还介绍了使用ChatGPT开发的实例和案例,有一定编程基础的开发者也可以从中学到许多对工作有帮助的技术,提高自己的编程效率。

下面就跟着小异一起来看看这本书的主要内容吧!

Part.2

深入浅出,开启自动化编程奇妙之旅

本书涵盖了使用 ChatGPT 进行自动化编程的各个方面,主要内容如下:跨越 ChatGPT 之门(第 1 章):在使用 ChatGPT 编程之前,首先要了解 ChatGPT 的基础知识,只有搞懂了这些,才能顺利学习后面的知识。比如,我们都知道, ChatGPT 能否给出相对准确的回答关键在于如何提问。李宁就根据自己大量的实践经验总结了一套问题的设计原则,同时列举了正例和反例,辅助读者理解。而除了原则外,本章还会涉及许多大多数人可能忽视的提问技巧,以及鉴别 ChatGPT 回复真伪的方法等。虽然是基础讲解,但也都是实打实的实战经验总结,如果你没有留心学习,十有八九会踩坑。自动化编程(第 2 章):本章介绍了用 GitHub Copilot 进行自动化编程技术,主要包括安装和验证 GitHub  Copilot、代码自动化、GitHub Copilot 在 Visual Studio Code 中的快捷键等。更多 AI 代码生成解决方案(第 3 章):除了 ChatGPT 以外,本章还介绍了其他 AIGC 代码生成工具,如 New Bing、 Bard、Claude、CodeGeeX、 CodeWhisperer 等,大家可以通过这一章学习到更多实用的工具。自动化编程实战(第 4 章~第 8 章):从第4章开始就进入本书的重头戏——自动化编程实战阶段了。每章一个实战主题,包括桌面应用开发、Web 应用开发、 游戏开发、办公自动化以及其他程序员常用的程序开发(数据库与SQL、正则表达式、算法等),每个场景都有丰富的实例,可以说是把知识点掰开揉碎了,一步步带着你进行实操。通过这些实战案例和技术的讲解, 你一定能学以致用。AIGC 深度探索(第 9 章)最后一章介绍了 AIGC 探索性知识的应用,如 ChatGPT Plus 插件、ChatGPT 代码解析器 Code interpreter、Claude2 数据分析,帮助读者拓展使用 AIGC 解决问题的思路。李宁老师讲解的每个知识点都有配图示例,代码也会完整地给出。比如,讲到用 ChatGPT 检查代码漏洞的时候,他就举了这样一个例子:

这种知识点+图例+代码的搭配,小异看了直呼清晰!这样不仅能把每一个细节讲透,读者还能跟着上手演示一遍以加深印象,简直太棒啦!

Part.3

实践,是学习新技术的最好方式

现在 AIGC 技术刚刚起步,在未来很长一段时间,会不断有新的 AIGC 产品问世,大家可以以本书为学习起点,逐步适应和熟练运用 AIGC提供的各种技术和工具。最后,作者李宁也给出了本书的一些学习建议:▮ 逐步深入。本书首先从基础的 ChatGPT 基础知识开始,逐渐深入介绍了如何使用 Github Copilot 进行自动化编程,然后讲解了其他 AIGC 代码生成解决方案和实战应用。读者在阅读的过程中,可以先了解基础概念,然后逐步学习复杂的主题。▮ 交叉学习。各章之间有许多相似的内容,例如,ChatGPT 和 Github Copilot 的功能部分、Claude2 和其他 AIGC 代码生成解决方案等内容上都有相似或互补的内容。大家学习一个新工具时,可以试着将其与已学过的内容进行对比,以便提高学习效率。▮ 广泛实践。本书包含了大量的实战内容,从桌面应用、Web 应用、游戏开发到办公自动化等。大家在阅读这些内容后,尽量动手实践这些例子,通过实践加深理解并掌握这些知识。

▮ 积极探索。AIGC 是一个新事物,在阅读本书的过程中,你们可能会遇到一些疑问,这是很正常的。解决这些疑问现在最好的办法就是利用 ChatGPT、Github Copilot、Claude2 等工具去积极探索,从而获得答案,这会使自己在实践中学到更多技术。

未来已来,让我们从本书开始,共同探索 AIGC 和自动化编程技术吧! 

▲ 
点击封面,即可5折购书,限50人

72张PNG,图解机器学习

PyTorch从入门到项目实践

PyTorch那些事儿(二):PyTorch建模示例

PyTorch那些事儿(十三):深度学习模型训练过程

PyTorch那些事儿(十四):深度学习训练过程可视化

PyTorch那些事儿(十九):深度学习实战项目——垃圾分类

可能是全网最全的速查表:Python机器学习ChatGPT线性代数微积分概率统计

相关推荐

  • 没事别碰 GPT-4-32K,太太太太太贵了!
  • 【编制单位招聘前端,后端,软件工程等相关人员】 正式编!六险二金!提供住宿!双休!||附岗位要求
  • 教你写一个Vite插件,分析你的项目打包产物体积,带图表的~
  • 大模型「进化手册」:英伟达这次终于放大招了!
  • SpringCloud 微服务迁移到 Kubernetes 容器化完整流程
  • 不要小看Redis,真的强!!
  • ChatGPT入门指南:一文了解如何获取GPT4账号及AI绘图应用
  • 如何给application.yml文件的敏感信息加密?
  • 浅谈前端出现率高的设计模式
  • 华为全面完成5G-A技术性能测试;苹果将在iOS 18上推出生成式AI功能;Mojo编程语言发布 Mac 版本|极客头条
  • 看这里!!1024个程序员关于AI PC 的联想
  • 面试官:如何判断两个数组的内容是否相等???
  • 强化学习的一周「GitHub 热点速览」
  • 这些过时的前端技术请不要再继续学了!
  • 如何使用 Pinia ORM 管理 Vue 中的状态
  • 知乎热帖:为什么很多人在一家公司工作 2-3 年就会跳槽?
  • 简单有效!Direct Inversion: 三行代码提升基于Diffusion的图像编辑效果
  • 复旦大学自然语言处理实验室:如何构建和训练ChatGPT
  • 提升图神经网络性能方法综述
  • 前端程序员是怎么做物联网开发的