Skip to content

目录 #3

New issue

Have a question about this project? # for a free GitHub account to open an issue and contact its maintainers and the community.

By clicking “#”, you agree to our terms of service and privacy statement. We’ll occasionally send you account related emails.

Already on GitHub? # to your account

Open
cssmagic opened this issue Sep 27, 2024 · 0 comments
Open

目录 #3

cssmagic opened this issue Sep 27, 2024 · 0 comments
Labels

Comments

@cssmagic
Copy link
Owner

cssmagic commented Sep 27, 2024

第 1 章 · AI 辅助编程工具与编程学习

  • 1.1 AI 辅助编程工具的介绍
  • 1.2 评估自身编程学习能力
  • 1.3 初学编程的常见障碍
  • 1.4 如何使用 AI 辅助编程工具解决学习障碍
  • 1.5 本章小结

第 2 章 · GitHub Copilot 初识

  • 2.1 GitHub Copilot 的发展历程
  • 2.2 从产品经理的视角探索 GitHub Copilot
  • 2.3 GitHub Copilot 的技术原理
  • 2.4 GitHub Copilot 的功能介绍
  • 2.5 GitHub Copilot 作为本书示例工具的原因
  • 2.6 本章小结

第 3 章 · 使用 GitHub Copilot 辅助编程的实战案例

  • 3.1 交互式学习
  • 3.2 环境配置
  • 3.3 利用 GitHub Copilot 快速构建 Chrome 扩展程序
  • 3.4 本章小结

第 4 章 · 利用 GitHub Copilot 快速入门 Python

  • 4.1 Python 真的那么难学吗?
  • 4.2 如何利用 GitHub Copilot 学 Python
  • 4.3 Python 的基本概念和语言机制
  • 4.4 本章小结

第 5 章 · 利用 GitHub Copilot 深入理解 Python 函数

  • 5.1 利用 GitHub Copilot 学习 Python 函数基础
  • 5.2 Python 函数的核心概念
  • 5.3 会说话就会写函数
  • 5.4 函数错误类型及原因
  • 5.5 排查错误问题
  • 5.6 Python 模块、第三方库、标准库里的函数
  • 5.7 本章小结

第 6 章 · 提示工程:高效利用 GitHub Copilot 编写代码

  • 6.1 提示工程概念详解
  • 6.2 提示工程的最佳实践
  • 6.3 高级提示词策略
  • 6.4 本章小结

第 7 章 · 利用 GitHub Copilot 探索大语言模型的开发

  • 7.1 大语言模型最大的价值
  • 7.2 利用 GitHub Copilot 解决 LLM 开发中的问题
  • 7.3 LLM 编程的环境准备
  • 7.4 在本地开发一个 LLM 聊天机器人
  • 7.5 基于魔搭创空间部署 LLM 应用
  • 7.6 本章小结

第 8 章 · 利用 GitHub Copilot 编写单元测试和调试

  • 8.1 单元测试是测试金字塔的基础
  • 8.2 为什么要学习单元测试
  • 8.3 利用 GitHub Copilot 辅助开发单元测试
  • 8.4 单元测试和调试
  • 8.5 GitHub Copilot 在单元测试中的作用
  • 8.6 利用 GitHub Copilot 调试错误
  • 8.7 本章小结

第 9 章 · 案例一:Python 调用 LLM 实现批量文件翻译

  • 9.1 背景设定
  • 9.2 准备工作
    • 9.2.1 技术选型
    • 9.2.2 准备开发环境
  • 9.3 Python 脚本初体验
    • 9.3.1 描述任务需求
    • 9.3.2 安装依赖
    • 9.3.3 配置环境变量
    • 9.3.4 读取环境变量
  • 9.4 第一版:实现翻译功能
    • 9.4.1 尝试调用 OpenAI SDK
    • 9.4.2 理解 LLM 的 API
    • 9.4.3 处理 API 的返回结果
  • 9.5 第二版:实现文件读写
    • 9.5.1 读取文件内容
    • 9.5.2 优化调试体验
    • 9.5.3 保存文件内容
  • 9.6 第三版:实现批量翻译
    • 9.6.1 用函数操作文件
    • 9.6.2 重塑翻译流程
    • 9.6.3 批量处理文件
    • 9.6.4 胜利在望
    • 9.6.5 大功告成
  • 9.7 功能完善与优化
    • 9.7.1 避免硬编码
    • 9.7.2 类型注解
    • 9.7.3 错误处理
    • 9.7.4 日志记录
  • 9.8 LLM 应用开发技巧
    • 9.8.1 选择模型
    • 9.8.2 打磨系统提示词
    • 9.8.3 配置 API 参数
    • 9.8.4 探究 API 的返回数据
    • 9.8.5 上下文窗口
  • 9.9 本章小结

第 10 章 · 案例二:网页版智能对话机器人

  • 10.1 项目背景
    • 10.1.1 产品形态
    • 10.1.2 浏览器端的编程语言
  • 10.2 准备工作
    • 10.2.1 技术选型
    • 10.2.2 准备开发环境
    • 10.2.3 启动开发环境
    • 10.2.4 熟悉 Tailwind
    • 10.2.5 Vue 上手体验
    • 10.2.6 熟悉调试工具
    • 10.2.7 熟悉项目文件
  • 10.3 界面设计与实现
    • 10.3.1 页面整体布局
    • 10.3.2 预览手机端效果
    • 10.3.3 界面主体
    • 10.3.4 对话气泡
    • 10.3.5 数据驱动的对话气泡
  • 10.4 实现对话交互
    • 10.4.1 消息列表自动滚动
    • 10.4.2 消息列表平滑滚动
    • 10.4.3 操纵输入框
    • 10.4.4 操纵发送按钮
    • 10.4.5 模拟机器人回复
    • 10.4.6 打磨交互细节
  • 10.5 调用大语言模型
    • 10.5.1 加载 SDK
    • 10.5.2 对接大语言模型
    • 10.5.3 对话气泡再优化
  • 10.6 功能增强:多轮对话
    • 10.6.1 发现不足
    • 10.6.2 大语言模型的多轮对话原理
    • 10.6.3 梳理思路
    • 10.6.4 改造代码
  • 10.7 功能增强:流式输出
    • 10.7.1 发现不足
    • 10.7.2 流式输出的原理
    • 10.7.3 处理 SDK 的流式输出
    • 10.7.4 实现流式输出效果
    • 10.7.5 对话气泡再升级
  • 10.8 功能增强:自定义配置
    • 10.8.1 实现配置页面
    • 10.8.2 控制弹框的显隐
    • 10.8.3 浏览器端的持久化存储
    • 10.8.4 配置信息的读取
    • 10.8.5 配置信息的保存
    • 10.8.6 页面再优化
  • 10.9 项目收尾
    • 10.9.1 功能完善与优化
    • 10.9.2 公开发布
  • 10.10 本章小结
# for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? # to comment
Labels
Projects
None yet
Development

No branches or pull requests

1 participant