AI驱动的软件开发：从理论到实践
本课程深入探讨AI技术在软件开发中的应用，从基础理论到实际工具的使用，帮助开发者掌握AI辅助编程的核心技能。
课程目录
- 软件开发的演变历程
- AI技术如何重塑编程体验
- 现代AI编程助手的生态系统
- AI辅助开发的优势与挑战
- 开发者新角色的定位
- 小结
- 大型语言模型的工作原理
- 代码生成技术的演进
- Transformer架构与其在编程中的应用
- 上下文窗口与代码理解
- 评估AI编程模型的方法
- 开源与闭源模型的对比
- 小结
- 编程领域提示工程的特殊性
- 设计优质编程提示的框架
- 任务类型与提示策略
- 处理复杂编程任务的提示链技术
- 避免常见陷阱与错误
- 通过提示优化AI输出质量
- 小结
- GitHub Copilot的架构与功能
- Amazon CodeWhisperer的特色与应用场景
- Google Duet AI的集成能力
- 开源AI编程助手的崛起
- AI编程工具的对比与选择策略
- 小结
- ChatGPT在开发流程中的应用
- Claude与代码生成
- Gemini的多模态编程支持
- AI助手的插件与扩展生态
- 基于AI的自定义开发助手
- 小结
- 利用AI进行项目构思与头脑风暴
- AI辅助市场调研与竞争分析
- 需求文档自动化与优化
- 用户故事与功能规格的AI生成
- 可视化原型与线框图的AI创建
- 小结
- 代码生成基本范式
- 使用AI构建模块化代码
- 函数设计与实现策略
- 利用AI进行面向对象编程
- API集成与数据处理的AI辅助
- 自动代码注释与文档生成
- 小结
- AI生成的UI组件与页面
- 从设计到代码的AI转换
- CSS与样式优化
- 响应式设计的AI实现
- 交互元素与动画的自动生成
- 小结
- AI辅助的代码审查流程
- 自动测试生成与测试驱动开发
- 性能分析与优化建议
- 安全漏洞检测与修复
- 代码重构与优化的AI策略
- 小结
- CI/CD流程的AI集成
- 智能化的错误监控与日志分析
- 用户反馈的自动处理与分析
- 产品发布与营销的AI支持
- AI驱动的服务扩展与性能监控
- 小结
- 大型企业的AI编程转型案例
- 在初创公司中利用AI加速开发
- 团队协作中的AI角色定位
- 知识产权与隐私的平衡策略
- 成本效益分析与ROI评估
- 小结
- AI时代的编程学习路径
- 软技能与AI协作能力的培养
- 持续学习与适应新工具的策略
- 创造性解决问题的能力提升
- AI与人类开发者的共生关系
- 未来展望与结论