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内容大纲
使用Copilot和ChatGPT等AI工具，就像雇用了一位聪明高效、无所不能的初级开发者——从技术调研到代码重构都能胜任。AI编程能助你提升开发效率，编写更优质的应用程序，甚至突破当前团队的能力边界。本书将为你全面揭示实现方法。
《大模型辅助编程》通过具体案例详细讲解如何在实际软件开发中最大化AI编程工具的价值。你将跟随完整应用程序的开发流程，体验AI工具在各个环节的应用：使用ChatGPT和Copilot生成代码与创意、获取预测性建议、开发自文档化应用系统，并学习如何利用AI进行代码测试与解读。 -
作者介绍
内森·B.克罗克是Checker的联合创始人兼CEO，Checker以API为主提供解决方案，将传统资本市场基础设施与区块链生态系统连接起来。凭借其在构建数字资产基础设施方面的专业知识，Nathan目前负责Checker的技术愿景和开发工作，构建其核心基础设施，从而在区块链上运行新的金融应用程序。 -
目录
第Ⅰ部分 基础
第1章 了解LLM
1.1 加速开发
1.2 LLM介绍
1.3 何时使用或避免使用生成式AI
1.4 本章小结
第2章 使用LLM
2.1 ChatGPT
2.1.1 使用GPT-4处理细微差别
2.1.2 使用GPT-3.5绘制路径
2.1.3 在AI海洋中航行：从GPT-3.5“海岸”到GPT-4“天际线”
2.2 Copilot
2.3 CodeWhisperer
2.4 比较ChatGPT、Copilot和CodeWhisperer
2.5 本章小结
第Ⅱ部分 输入
第3章 使用ChatGPT设计软件
3.1 项目介绍：ITAM系统
3.2 请ChatGPT协助系统设计
3.3 记录架构
3.4 本章小结
第4章 使用GitHubCopilot构建软件
4.1 奠定基础
4.1.1 表达领域模型
4.1.2 优先采用不可变性
4.1.3 修饰最喜欢的类
4.1.4 调整折旧策略
4.2 编织模式
4.2.1 访问部门
4.2.2 使用工厂(模式)创建对象
4.2.3 指导系统构建
4.2.4 观察变化
4.3 插入端口和适配器
4.3.1 六边形架构回顾
4.3.2 驱动应用程序
4.3.3 访问数据和持久化更改
4.3.4 集中(和外部化)数据访问
4.4 本章小结
第5章 使用GitHubCopilot和CopilotChat管理数据
5.1 构建数据集
5.2 使用Kafka实时监控资产
5.3 使用ApacheSpark进行分析、学习和跟踪
5.4 本章小结
第Ⅲ部分 反馈
第6章 基于LLM的测试、评估和解释
6.13 种测试类型
6.1.1 单元测试
6.1.2 集成测试
6.1.3 行为测试
6.2 评估质量
6.3 寻找错误
6.4 代码覆盖
6.5 代码转译——从代码到描述
6.6 从一种语言翻译到另一种语言
6.7 本章小结
第Ⅳ部分 走向世界
第7章 编写基础设施代码和管理部署
7.1 构建Docker镜像并“部署”到本地
7.2 使用GitHubCopilot协助Terraform构建基础设施
7.3 移动Docker镜像(困难模式)
7.4 移动Docker镜像(简单模式)
7.5 将应用程序部署到AWSEKS
7.6 在GitHubActions中设置CI/CD管道
7.7 本章小结
第8章 使用ChatGPT开发安全应用程序
8.1 使用ChatGPT进行威胁建模
8.1.1 威胁建模在当今开发环境中至关重要的原因
8.1.2 ChatGPT如何辅助威胁建模
8.1.3 案例研究：使用ChatGPT模拟威胁建模
8.2 审查应用程序设计并识别潜在漏洞
8.2.1 评估设计问题
8.2.2 识别常见漏洞
8.3 应用安全最佳实践
8.3.1 建立安全意识
8.3.2 持续安全测试
8.4 静态数据和传输中数据的加密
8.4.1 数据加密的重要性
8.4.2 静态数据加密
8.4.3 传输中数据的加密
8.5 本章小结
第9章 随时随地使用GPT
9.1 动机理论
9.2 本地托管LLM
9.2.1 使用ChatGPT进行基准测试
9.2.2 要求Llama2输出答案
9.2.3 用GPT-4All实现答案的民主化
9.3 本章小结
附录
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