AI輔助程式設計開發

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AI輔助程式設計的出現，標誌著軟體開發流程的革新。本文從程式語言的發展歷程出發，闡述了抽象化在提升開發效率上的重要性，並引出AI輔助程式設計如何將抽象化推向新的高度。透過GitHub Copilot、ChatGPT等工具，開發者不僅可以自動生成程式碼、簡化繁瑣任務，更能專注於高階的程式設計邏輯和架構設計。本文也探討提示工程的技巧，讓開發者能更有效地與AI工具互動，取得更精確的程式碼輸出。此外，本文也涵蓋了AI輔助程式設計在程式碼除錯、測試和佈署方面的應用，提供開發者全方位的實踐。

AI輔助程式設計：開啟開發新紀元

人工智慧（AI）正在徹底改變軟體開發的方式，從程式碼編輯器到終端機，AI的輔助無所不在。對於開發者來說，學習如何利用AI工具提升工作效率已成為一項必備技能。Tom Taulli的《AI-Assisted Programming》一書，為開發者提供了深入瞭解AI輔助程式設計的全面。

AI輔助程式設計的革命性影響

在過去，軟體開發一直是技術創新的瓶頸。然而，AI輔助程式設計的出現徹底改變了這一現狀。它不僅提高了開發效率，還使開發者能夠專注於更具創造性和挑戰性的任務。正如Aisera的CEO兼共同創始人Muddu Sudhakar所言，AI輔助程式設計已經成為企業敏捷開發和快速成長的關鍵推動力。

為何學習AI輔助程式設計？

在當今競爭激烈的技術市場中，掌握AI輔助程式設計已成為開發者的必備技能。微軟CEO Satya Nadella曾表示，AI輔助程式設計工具正在成為開發者的標配。對於開發者來說，瞭解如何有效地利用這些工具，不僅能夠提高個人競爭力，還能夠為企業帶來更大的價值。

《AI-Assisted Programming》一書的價值

Tom Taulli的《AI-Assisted Programming》一書，為開發者提供了一個全面學習AI輔助程式設計的寶貴資源。本文不僅涵蓋了AI輔助程式設計的核心主題，還提供了豐富的實用範例，使讀者能夠快速上手並應用於實際工作中。正如書評人所讚譽的那樣，這是一本「有趣且實用」的，能夠幫助開發者在AI輔助程式設計的世界中遊刃有餘。

AI輔助程式設計

隨著AI技術的不斷進步，AI輔助程式設計的未來充滿了無限可能。對於開發者來說，持續學習和掌握最新的AI輔助工具和技術，將是保持競爭力的關鍵。透過《AI-Assisted Programming》這本文，開發者可以踏上這段令人興奮的旅程，並在軟體開發領域開啟新的篇章。

內容解密：

本文的重點在於介紹AI輔助程式設計的概念和實踐方法，並透過例項展示其在軟體開發中的實際應用。透過學習本文，讀者將能夠深入瞭解AI輔助程式設計的核心原理和技術，並掌握如何在實際工作中應用這些技術來提高開發效率和品質。

本文結構與內容

主要章節概覽

本文共分為多個章節，涵蓋了AI輔助程式設計的多個方面，包括但不限於：

  1. AI輔助程式設計基礎：介紹AI輔助程式設計的基本概念和原理。
  2. AI工具的使用：詳細講解如何使用各種AI工具來輔助程式設計。
  3. 實踐案例分析：透過具體案例展示AI輔助程式設計在實際專案中的應用。
  4. 未來發展趨勢：探討AI輔助程式設計和潛在挑戰。

關鍵技術與工具

本文重點介紹了多種關鍵的AI輔助程式設計技術和工具，例如：

  • GitHub Copilot：一款由GitHub開發的AI程式碼補全工具，能夠顯著提高開發效率。
  • ChatGPT：一種根據自然語言處理（NLP）的AI模型，能夠理解和生成人類語言，用於程式碼生成和除錯。

內容解密：

這些技術和工具的出現，標誌著軟體開發進入了一個新的時代。開發者可以利用這些工具來簡化日常工作，提高生產力，並專注於更具挑戰性的任務。

如何利用本文提升技能

實踐是關鍵

要真正掌握AI輔助程式設計，實踐是不可或缺的一環。本文提供了豐富的範例和練習，讀者可以透過實際操作來加深理解和掌握相關技能。

結合實際專案

讀者可以將本文中的知識和技術應用於自己的實際專案中，不斷嘗試和改進，從而在實踐中深化對AI輔助程式設計的理解和應用能力。

在1980年代初期，我開始接觸程式設計。我的第一台電腦是Atari 400——這台機器並不強大，只有薄膜鍵盤、8K的RAM，並且程式需要從錄音帶載入。我學習了BASIC語言，並開發了簡單的遊戲和實用工具。那時，我完全沉浸在程式設計的世界裡。

隨著時間的推移，我升級到了更強大的機器，並先後接觸了Pascal、C和C++等程式語言。然而，當時的IDE（整合開發環境）並沒有太大的變化，除了語法高亮和除錯功能外。

一切都在GitHub Copilot和ChatGPT出現後發生了戲劇性的變化。試用這些工具的感覺，就像我第一次握住iPhone一樣——它們徹底改變了我的程式設計體驗。我可以用自然語言向ChatGPT請求寫程式碼，或者在VS Code中輸入函式片段，然後GitHub Copilot就會生成完整的程式碼區塊。很多時候，這些工具都能準確地完成任務。此外，我還利用ChatGPT將影像轉換成程式碼。

然而，這些AI工具真正強大的地方在於，它們能夠處理許多開發者感到繁瑣的任務。誰喜歡與正規表示式（regex）陳述式搏鬥，或者拼湊bash命令或GitHub Actions？反正我不喜歡。但這些AI程式設計工具，卻能輕鬆應對這些任務。

事實證明，這些AI工具不僅僅對程式設計有幫助。我開始使用ChatGPT來構思應用程式的想法、起草需求檔案，甚至編寫單元測試。

沒過多久，我就確信AI輔助程式設計將成為程式設計師必備的技能之一。

新世界中的開發者：AI輔助程式設計的崛起

在2011年至2016年間，Andrej Karpathy在史丹佛大學（Stanford）研究密集的神經網路架構和電腦視覺的同時，也在Google兼職。他在Google期間開發了一個針對YouTube影片的特徵學習系統。隨後，他成為OpenAI的創始成員，並在Tesla擔任AI高階總監，長官團隊開發Autopilot系統。可以說，他是世界上頂尖的程式設計師之一。他同時也是位擅長文字表達的高手，在Twitter（現稱X）上擁有近80萬粉絲。當ChatGPT橫空出世時，他發推文說：

「最新的程式語言是英文。」

這句話並非只是詩意的誇飾，而是暗示未來只要輸入自然語言提示，就能生成幾乎任何語言的電腦程式碼。這就像在你的電腦中有一個雙語的精靈，能夠將你的英文願望轉化為程式碼指令。

隨後，有一條推文引起了許多開發者的共鳴：

「Copilot極大地加速了我的程式設計，很難想像回到『手動程式設計』。我仍在學習如何使用它，但它已經寫了大約80%的程式碼，準確率約為80%。我甚至不再真正地寫程式，我是在提示和編輯。」

Andrej Karpathy是在向Microsoft的GitHub Copilot這一新興的AI輔助程式設計工具致敬。但沒過多久，其他許多工具也相繼問世，創新的步伐令人矚目。

AI輔助程式設計的新世界

對於所有程式設計師來說，這片新天地可能看起來像是一片茂密的叢林。這些AI工具有哪些令人驚艷之處，又有哪些是華而不實的？我們又該如何穿梭其中，成為一名精明的AI輔助程式設計師？

本文將成為你的，幫助你回答這些問題以及更多其他問題。我們的焦點將放在利用這些工具，不僅能更快地寫出程式碼，還能寫得更聰明，並帶有一絲樂趣。所以，讓我們捲起袖子，開始這場AI輔助程式設計的旅程吧。

程式語言的演進與革命

程式語言演進的一個關鍵主題是抽象化。這是一種描述系統如何變得更易於開發者使用的方法。當繁瑣的細節被背景處理時，開發者就能專注於最重要的事情。這一直是創新的驅動力，使得諸如網際網路、雲端運算、行動裝置和AI等突破性技術成為可能。

圖1-1：數十年來程式語言和工具的抽象化演進

讓我們從1940年代開始，深入瞭解更多細節：

  • 從機器語言到組合語言：在電腦時代的黎明時期，程式設計師必須與0和1搏鬥，以使機器服從他們的意志。但隨後，組合語言出現了，它提供了字母數位指令，使程式設計變得更容易且更不容易出錯。
  • 高階語言：1950年代出現了Fortran和COBOL等語言，讓程式設計師可以使用接近日常英文的方式進行程式設計，例如DISPLAY、READ、WRITE和IF/THEN/ELSE。編譯器會將這些指令轉換成電腦能夠理解的0和1。同時，沒有技術背景的人通常也能足夠好地理解這些程式碼，以掌握工作流程。高階語言的出現將成為電腦革命的一個巨大催化劑。

AI輔助程式設計的發展趨勢

Andrej Karpathy的話語揭示了AI輔助程式設計正在改變開發者的工作方式。隨著AI工具的不斷進步，我們可以預期未來會有更多的創新和變革。對於開發者來說，瞭解這些工具的能力和侷限性至關重要，這樣才能更好地利用它們來提高自己的工作效率和品質。

程式碼範例

# 定義一個簡單的神經網路模型
import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 編譯模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

#### 內容解密：
1. **匯入TensorFlow函式庫**：使用`import tensorflow as tf`匯入TensorFlow，這是一個用於機器學習和深度學習的強大開源函式庫。
2. **定義Sequential模型**：使用`tf.keras.models.Sequential`定義一個線性的神經網路層堆積疊模型。
3. **新增Dense層**：透過`tf.keras.layers.Dense`新增多個全連線層，每層都有特定的單元數和啟用函式。例如，第一層有64個單元，使用ReLU啟用函式，並且輸入形狀為(784,)，表示輸入層有784個神經元。
4. **編譯模型**：使用`model.compile`組態模型的訓練過程，包括選擇最佳化器（adam）、損失函式（sparse_categorical_crossentropy）和評估指標（accuracy）。

程式設計中的抽象化與AI輔助程式設計的崛起

程式語言的發展史就是一部不斷抽象化的歷史，從最早的機器語言到現在的AI輔助程式設計，每一步進化都在簡化開發流程、提高生產力。

從低階語言到物件導向程式設計

早期程式語言如C和Pascal引入了**程式式程式設計（Procedural Programming）**的概念，將複雜任務封裝成函式，實作了程式碼的重用和維護，大大降低了軟體開發的難度。隨後，**物件導向程式設計（Object-Oriented Programming, OOP）**的出現，以C++和Java為代表，將抽象化提升到新的高度。透過類別和物件的概念，開發者能夠更直觀地模擬現實世界的實體和行為，進一步增強了程式的模組化和可維護性。

指令碼語言與網頁開發

Python、Ruby和JavaScript等**指令碼語言（Scripting Languages）**的興起，則進一步抽象了底層任務，提供豐富的函式庫和內建資料結構，簡化了常見的程式設計任務，減少了開發者需要撰寫的程式碼量。

機器學習與AI

隨著人工智慧和機器學習技術的發展，像TensorFlow和PyTorch這樣的專用函式庫和框架，將複雜的數學運算抽象化，使開發者能夠專注於模型架構和訓練過程，而無需深入底層數學細節。

AI輔助程式設計

最新的抽象化趨勢是AI輔助程式設計（AI-Assisted Programming），以GPT-4為代表的大語言模型（Large Language Models, LLMs）能夠根據開發者的指令自動生成程式碼，大幅提升了開發效率。例如，當我們要求ChatGPT撰寫一個判斷整數奇偶性的Python程式時，它不僅提供了完整的程式碼，還附上了詳細的解釋。

def check_even_odd(num):
    if num % 2 == 0:
        print(f"{num} 是偶數")
    else:
        print(f"{num} 是奇數")

# 測試函式
check_even_odd(10)  # 輸出：10 是偶數
check_even_odd(7)   # 輸出：7 是奇數

內容解密：

  1. def check_even_odd(num): 定義了一個名為 check_even_odd 的函式，接受一個引數 num。
  2. if num % 2 == 0: 判斷 num 是否為偶數。透過取餘運算 %，如果結果為0，則表示 num 是偶數。
  3. print(f"{num} 是偶數") 和 print(f"{num} 是奇數") 分別輸出判斷結果，利用Python的f-string語法將變數嵌入字串中。
  4. 在函式外部進行測試，呼叫 check_even_odd(10) 和 check_even_odd(7) 以驗證函式正確性。

生成式AI：AI輔助程式設計的基礎

在探討AI輔助程式設計工具的工作原理之前，我們需要先了解**生成式AI（Generative AI）**的概念。生成式AI是人工智慧的一個分支，能夠建立新的、獨特的內容。它涵蓋了多模態的能力，不僅能生成文字，還能建立影像、音訊和影片。

生成式AI的分層架構

  • 人工智慧（AI）：涵蓋所有具備人類智慧水準的系統。
  • 機器學習（ML）：AI的子集，透過資料驅動的方式進行學習和預測。
  • 深度學習（DL）：ML的子集，利用多層神經網路進行複雜任務，如影像和語音辨識。
  • 生成式AI（GenAI）：DL的子集，專注於生成新資料，如文字、影像等。
  • 大語言模型（LLMs）：GenAI的核心，如GPT-4、Gemini等，能夠生成類別人類的文字內容。

AI輔助程式設計工具的優勢

AI輔助程式設計工具旨在增強開發者的能力，使他們能夠專注於更高階的問題解決和創新，而不是被繁瑣的任務所困擾。這些工具被譽為開發者的副駕駛，能夠協助處理複雜且繁瑣的程式碼撰寫工作。

減少搜尋時間

開發者在面對bug或難以理解的程式碼時，往往需要花費大量時間進行搜尋。根據Stack Overflow的2022年開發者調查，超過62%的受訪者每天花費超過30分鐘搜尋答案。AI輔助程式設計工具能夠大幅減少這類別搜尋時間。微軟的研究顯示，使用GitHub Copilot的開發者能夠以更快的速度完成任務，甚至在一個程式設計挑戰中，使用Copilot的開發者完成任務的速度比未使用者快55%。

玄貓 BlackCat

玄貓 BlackCat

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。