大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。

  本文主要介绍了AIGC智能编程：大模型代码助手巧学巧用，希望能对学习使用大模型进行编程的同学们有所帮助。

1. 前言

  我们正处在一个由人工智能驱动的深刻变革时代，其中，大语言模型技术的飞速发展正以前所未有的方式重塑着软件开发的全貌。传统的编程范式，即开发者逐行编写、调试和优化代码的模式，正被一种更加高效、智能的人机协作模式所取代。从自动生成代码片段、重构复杂逻辑，到智能添加注释和辅助代码审查，AI正在成为开发者的得力助手。这一转变不仅极大地提升了开发效率，降低了编程的入门门槛，更引领着整个软件工程行业向着更高层次的创造力和创新力迈进。

  掌握并善用AI编程工具，已不再是未来开发者的可选项，而是当下提升核心竞争力的必然要求。通过将人工智能深度融入开发流程，开发者可以将更多精力从繁琐、重复的编码任务中解放出来，聚焦于系统架构设计、复杂问题解决和业务逻辑创新等更具价值的工作。无论是对于渴望快速成长的编程新手，还是追求卓越的资深工程师，亦或是期望提升团队效能的技术管理者，主动拥抱这一技术浪潮，都意味着抓住了通往未来软件开发新范式的关键钥匙。

2. 书籍推荐

  因此，像《AIGC智能编程：大模型代码助手巧学巧用》这样一本全面且系统地介绍AIGC智能编程的书是非常必要的。

2.1 内容简介

  本书内容总共16章，系统性地引领读者进入并探索AI编程的新时代。开篇首先宏观介绍了AI编程的兴起背景与未来趋势，确立了人工智能作为变革软件开发流程核心驱动力的地位。紧接着，本书聚焦于核心工具，详细讲解了以GitHub Copilot为代表的AI代码助手和以Cursor为代表的AI原生编辑器的功能与使用方法，并展望了Devin等前沿编程智能体的自动化潜力。

  在核心编程实践方面，本书深入剖析了AI在软件开发全生命周期中的应用。内容涵盖了从零开始的代码生成、既有代码的智能重构与风格统一、自动化添加注释，到AI辅助的代码评审、测试用例生成与安全漏洞检测等关键环节。此外，书中还专门探讨了如何利用AI识别性能瓶颈并进行代码优化，旨在帮助开发者全面提升代码的质量与可维护性。

  最后，本书通过一系列丰富的实战案例，展示了AI在不同领域的具体应用。这些案例覆盖了前端开发、后端接口实现、高并发调优、跨平台APP开发，乃至游戏逻辑构建和办公自动化等多个场景。通过理论与实践的结合，本书旨在让读者不仅理解AI编程的原理，更能掌握在真实项目中运用AI提效的实战技能，并以对未来的展望作为全书的收尾。

2.2 本书作者

• 云中江树：LangGPT社区创始人，知名AI智能体设计专家，畅销书《智能体设计指南》作者，公众号「云中江树」主理人。中国提示词工程师大会联合发起人，中国MCP开发者联盟联合发起人，微软MVP。开创的LangGPT结构化提示词方法已成为AI应用领域的标杆实践，曾设计OpenAI全球Top100 AI智能体，阿里云平台首个开通赞赏功能智能体等知名智能体，多家大厂AI年度合作专家。

• 王照华（甲木）：LangGPT社区联合创始人，畅销书《智能体设计指南》作者，公众号「甲木未来派」主理人，PEC China联合发起人，智能体设计师。多年服务端开发经验，与智谱、通义、Kimi等AI模型厂商均有深度合作，也为众多上市公司和高校提供“AI+”培训服务，积累了丰富的实践经验。同时他也是“得到”AI学习圈提示词课程主理人，其开设的Prompt课程一经推出便收获超万人次学习，广受好评。

• 李松廉：互联网大厂算法研究员，LangGPT论文作者之一。担任中科院一区TOP期刊审稿人。曾在计算机视觉顶级会议（ECCV）的感知测试竞赛（DeepMind主办）中获得亚军。主要研究方向为面向AIGC的视频理解与生成。

2.3 本书目录

第 1 章 欢迎来到AI编程时代 1

1.1 AI编程的兴起与未来趋势 2

1.1.1 AI编程序幕拉开：大语言模型的编程应用 2

1.1.2 AI编程大众化：AI编程的产品化和普及 4

1.1.3 AI编程的智能化趋势 6

1.2 AI如何改变编程生态 8

1.2.1 编程门槛的降低和编程群体的扩大 8

1.2.2 “所见即所得”的编程过程 9

1.2.3 提出问题和结果验收的能力更加重要 12

1.3 本章小结 13

第 2章 AI代码助手 15

2.1 初识AI代码助手 16

2.2 国外AI代码助手 18

2.2.1 GitHub Copilot 18

2.2.2 谷歌的Project IDX 20

2.2.3 亚马逊的Amazon Q开发者版 22

2.3 智谱CodeGeeX 25

2.3.1 智谱CodeGeeX简介与安装 25

2.3.2 注册和登录CodeGeeX 30

2.3.3 CodeGeeX的主要功能与使用案例 31

2.4 百度文心快码 53

2.4.1 文心快码的功能与特点 53

2.4.2 如何集成文心快码到开发环境 55

2.4.3 文心快码在编程中的应用 58

2.5 阿里通义灵码 69

2.5.1 通义灵码的功能与特点 69

2.5.2 通义灵码编程实践 70

2.5.3 通义灵码与DeepSeek 89

2.6 本章小结 90

第 3章 AI编辑器与编程智能体 91

3.1 Cursor 92

3.1.1 简介 92

3.1.2 主要功能 95

3.1.3 应用场景 128

3.2 Trae 128

3.2.1 简介 128

3.2.2 Builder模式 132

3.2.3 Chat模式 138

3.2.4 上下文 144

3.2.5 代码自动补全 147

3.2.6 源代码管理 148

3.2.7 使用SSH开发 152

3.2.8 多模态输入 155

3.2.9 MCP与智能体 156

3.2.10 应用场景 163

3.3 AI编程智能体 164

3.3.1 Devin 164

3.3.2 AutoDev 165

3.3.3 Bolt.new 167

第4章 代码生成 169

4.1 从零开始生成代码 170

4.1.1 代码生成的基本概念和意义 170

4.1.2 实战演示：从零开始生成一个简单的计算器程序 171

4.1.3 代码生成常见问题与解决方法 176

4.1.4 本节小结 179

4.2 基于模板的代码生成 181

4.2.1 基于模板的代码生成基本概念和意义 181

4.2.2 实战演示：基于模板代码生成标准Web API模块 182

4.2.3 基于模板代码生成常见问题与解决方法 188

4.2.4 本节小结 191

第5章 代码重构及风格统一 193

5.1 代码重构的AI支持 194

5.1.1 代码重构的基本概念 194

5.1.2 AI如何支持重构 195

5.1.3 实战演示：使用百度文心快码进行代码重构 197

5.1.4 代码重构的AI支持常见问题和解决方案 203

5.1.5 本节小结 205

5.2 代码风格的自动化统一 206

5.2.1 代码风格的自动化统一基本概念 206

5.2.2 实战演示：使用百度文心快码进行代码风格的自动化统一 208

5.2.3 代码风格自动化统一常见问题与解决方法 212

5.2.4 本节小结 214

第6章 注释添加 217

6.1 自动生成代码注释 218

6.1.1 使用预定义命令生成注释 218

6.1.2 为单行代码生成注释 220

6.1.3 为一段代码生成注释 221

6.2 注释的语义理解与改进 223

6.2.1 理解代码上下文生成语义注释 223

6.2.2 改进代码注释 229

6.3 本章小结 230

第7章 代码评审 231

7.1 AI辅助的代码审查流程 232

7.1.1 自动化静态代码分析 232

7.1.2 代码逻辑问题的智能检测 233

7.1.3 智能化代码重构 234

7.1.4 持续反馈与改进 235

7.1.5 实战演示：AI辅助代码审查 235

7.2 代码质量控制的AI应用 241

7.2.1 代码质量控制的总体概念与AI的作用 241

7.2.2 编码规范与标准化 242

7.2.3 性能与资源优化的智能分析 243

7.2.4 长期技术债务管理与控制 245

7.2.5 实战演示：AI代码质量控制 246

第8章 代码测试与安全 251

8.1 自动编写测试模块 252

8.1.1 测试模块现状分析 252

8.1.2 AI助力自动化测试模块 252

8.1.3 实战演示：AI自动化测试 253

8.1.4 本节小结 256

8.2 检测代码中的安全漏洞 257

8.2.1 代码中安全漏洞的现状分析 257

8.2.2 AI助力自动化漏洞挖掘 258

8.2.3 实战演示：AI自动化代码漏洞挖掘 258

8.2.4 本节小结 261

8.3 AI在安全中的角色 262

8.3.1 网络安全与代码安全领域现状分析 262

8.3.2 AI助力网络安全与代码安全领域 263

8.3.3 未来展望：AI安全技术的伦理挑战及在国际合作中的潜力 264

8.3.4 本节小结 266

第9章 代码优化 267

9.1 性能瓶颈的AI识别 268

9.1.1 性能瓶颈的重要性及传统分析方法的局限 268

9.1.2 AI助力性能瓶颈分析 269

9.1.3 实战演示：使用通义灵码识别性能瓶颈 270

9.1.4 本节小结 274

9.2 代码优化建议的自动化 275

9.2.1 代码优化的重要性和挑战 276

9.2.2 AI助力代码优化建议的自动化 277

9.2.3 实战演示：使用通义灵码优化代码 278

9.2.4 本节小结 283

第10章 AI代码助手在前端开发中的应用 285

10.1 自动化UI组件生成 286

10.1.1 UI组件环境设置 286

10.1.2 常用UI组件的自动生成 287

10.1.3 自定义组件生成 298

10.1.4 组件样式优化 300

10.2 响应式设计的AI辅助 304

10.2.1 自适应布局的智能建议 304

10.2.2 媒体查询的自动生成 305

10.2.3 响应式图像处理 305

10.3 实战项目：构建简单天气应用 306

10.3.1 项目概述与设计 306

10.3.2 使用AI助手生成基础组件 307

10.3.3 实现响应式布局 307

10.3.4 接入天气API并展示数据 307

10.4 本章小结 309

第11章 使用AI代码助手开发后端接口 311

11.1 后端逻辑的快速实现 312

11.1.1 CodeGeeX在后端框架搭建中的应用 312

11.1.2 CodeGeeX在数据库交互层的应用 316

11.1.3 CodeGeeX在业务层的快速实现 316

11.1.4 CodeGeeX生成中间件 318

11.1.5 控制器层与路由处理 318

11.1.6 错误处理与日志记录 320

11.1.7. 性能优化与最佳实践 322

11.1.8 实战演示：电商产品模块代码生成 325

11.2 API文档的自动生成与维护 327

11.3 本章小结 329

第12章 使用AI代码助手进行高并发调优 331

12.1 识别并发瓶颈 332

12.1.1 数据竞争检测 332

12.1.2 死锁识别 334

12.1.3 活锁和饥饿问题识别 337

12.1.4 识别非线程安全数据结构 340

12.1.5 识别阻塞问题 342

12.1.6 识别负载不均或热点问题 344

12.2 AI提供的调优策略 345

12.2.1 代码结构优化 345

12.2.2 数据库连接池优化 347

12.2.3 缓存策略推荐 349

12.2.4 异步处理与并行化 353

12.3 本章小结 356

第13章 使用AI代码助手开发APP 357

13.1 跨平台APP的AI开发 358

13.2 用户界面与体验的AI设计 363

13.3 本章小结 367

第14章 AI助手在办公自动化中的应用 369

14.1 自动化文档处理 370

14.1.1 自动化文档处理的必要性 370

14.1.2 自动化文档处理的关键技术 371

14.1.3 实战演示：使用CodeGeeX进行班级成绩文档自动化处理 371

14.1.4 本节小结 376

14.2 智能数据分析与报告生成 377

14.2.1 从数据爆炸到智能洞察：AI驱动的数据分析新范式 377

14.2.2 核心技术解析：驱动智能分析与报告生成的AI引擎 378

14.2.3 实战演示：销售数据的智能报告生成 381

14.2.4 本节小结 385

第15章 使用AI代码助手开发游戏 387

15.1 AI助力下的游戏逻辑构建 388

15.2 游戏AI与玩家行为分析 393

15.3 本章小结 398

第16章 结语 401

16.1 总结AI代码助手的影响 402

16.2 展望AI编程的未来 403

16.3 本章小结 405

2.4 适合读者

  本书不仅适合高校相关专业高年级本科生和研究生作为教材使用，更是各类IT从业者的必备参考之作。最终希望能对学习大模型的同学们有所帮助。