Получите практические советы, как использовать инструменты искусственного интеллекта для всех этапов создания кода: от разработки требований и планирования до проектирования, написания, отладки и тестирования. Начинающие и опытные разработчики узнают, как применять широкий спектр инструментов ИИ— от универсальных языковых моделей (ChatGPT, Gemini, Claude) до специализированных систем (GitHub Copilot, Tabnine, Cursor, Amazon CodeWhisperer).
Вы также познакомитесь с узкоспециализированными генеративными ИИ-инструментами для таких задач, как, например, преобразование текста в иображение.
Автор предлагает методологию модульного программирования, которая эффективно сочетается с подходом генерации кода с помощью ИИ. Также описаны лучшие способы использования универсальных языковых моделей для изучения языков программирования, объяснения кода или его преобразования с одного языка на другой.
Том Таулли занимается разработкой программного обеспечения с 1980-х годов. Еще в колледже основал свою первую компанию, которая сосредоточилась на разработке систем электронного обучения. Ведет авторские колонки для популярных онлайн-изданий, таких как BusinessWeek.com, TechWeb.com и Bloomberg.com. Автор статей об искусственном интеллекте для Forbes.com и является консультантом различных компаний в этой сфере. Ведет веб-сайт Taulli.com.
В этой книге:
- Основные возможности ИИ-инструментов для разработки
- Плюсы, минусы и сценарии использования популярных систем, включая GitHub Copilot
- Применение универсальных языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT, Gemini, Claude и других, для решения задач программирования
- Использование ИИ-инструментов в жизненном цикле разработки ПО: от разработки требований до тестирования
- Инженерия промптов для разработки
- Автоматизация рутинных задач, таких как создание регулярных выражений, с помощью ИИ
- Низкокодовые и бескодовые инструменты на основе ИИ
Примеры кода можно скачать тут:
https://github.com/ttaulli/AI-Assisted-Programming-BookВ оригинале
Tom Taulli. AI-Assisted Programming: Better Planning, Coding, Testing, and Deployment
This book examines: the core capabilities of AI-based development tools; pros, cons, and use cases of popular systems such as GitHub Copilot and Amazon CodeWhisperer; ways to use ChatGPT, Gemini, Claude, and other generic LLMs for coding; using AI development tools for the software development lifecycle, including requirements, planning, coding, debugging, and testing; prompt engineering for development; using AI-assisted programming for tedious tasks like creating regular expressions, starter code, object-oriented programming classes, and GitHub Actions; and how to use AI-based low-code and no-code tools, such as to create professional UIs.
(Голосов: 
