不用自己寫！用 GitHub Copilot 搞定 LLM 應用開發

李特麗
LangChain中文網聯合創始人，著有《Langchain入門指南》、《大型語言模型實戰指南》。AI應用開發者，運用GitHub Copilot前後端技術開發了一款AI藏語翻譯線上工具

CSS魔法
國內首批LLM應用開發者之一，AI輔助程式編寫和GitHub Copilot專家，資深前後端技術工程師和架構師，譯有《CSS揭秘》等。現從事AI 領域的產品設計、技術研發和諮詢工作。

第1章 AI輔助程式編寫工具與程式編寫學習
1.1 AI輔助程式編寫工具的介紹
1.2 評估自身程式編寫學習能力
1.3 初學程式編寫的常見障礙
1.4 如何使用AI輔助程式編寫工具解決學習障礙
1.5 本章小結

第2章 初識GitHub Copilot
2.1 GitHub Copilot的發展歷程
2.2 從產品經理的視角探索GitHub Copilot
2.3 GitHub Copilot的技術原理
2.4 GitHub Copilot的功能介紹
2.5 GitHub Copilot作為本書範例工具的原因
2.6 本章小結

第3章 使用GitHub Copilot輔助編寫程式的實戰範例
3.1 互動式學習
3.2 環境設定
3.3 利用GitHub Copilot快速建構Chrome擴充功能
3.4 本章小結

第4章 利用GitHub Copilot快速入門Python
4.1 Python真的那麼難學嗎？
4.2 如何利用GitHub Copilot學Python
4.3 Python的基本概念和語言機制
4.4 本章小結

第5章 利用GitHub Copilot深入瞭解Python函式
5.1 利用GitHub Copilot學習Python函式基礎
5.2 Python函式的核心概念
5.3 會說話就會寫函式
5.4 函式錯誤類型及原因
5.5 排查錯誤問題
5.6 Python模組、第三方函式庫、標準函式庫裡的函式
5.7 本章小結

第6章 提示工程：利用GitHub Copilot快速編寫程式碼
6.1 提示工程概念詳解
6.2 提示工程的最佳實作
6.3 高級提示詞策略
6.4 本章小結

第7章 利用GitHub Copilot探索大型語言模型的開發
7.1 大型語言模型最大的價值
7.2 利用GitHub Copilot解決LLM開發中的問題
7.3 LLM程式編寫的環境準備
7.4 在本機開發一個LLM聊天機器人
7.5 以魔搭創空間部署LLM應用
7.6 本章小結

第8章 利用GitHub Copilot編寫單元測試和偵錯
8.1 單元測試是測試金字塔的基礎
8.2 為什麼要學習單元測試
8.3 利用GitHub Copilot輔助開發單元測試
8.4 單元測試和偵錯
8.5 GitHub Copilot在單元測試中的作用
8.6 利用GitHub Copilot偵錯錯誤
8.7 本章小結

第9章 案例一：Python呼叫LLM實作大量檔案翻譯
9.1 背景設定
9.2 準備工作
9.3 Python腳本初體驗
9.4 第一版：實作翻譯功能
9.5 第二版：實作檔案讀寫
9.6 第三版：實作大量翻譯
9.7 功能完善與最佳化
9.8 LLM應用開發技巧
9.9 本章小結

第10章 案例二：網頁版智慧對話機器人
10.1 專案背景
10.2 準備工作
10.3 介面設計與實作
10.4 實作對話互動
10.5 呼叫大型語言模型
10.6 功能強化：多輪對話
10.7 功能強化：流動輸出
10.8 功能強化：自訂設定
10.9 專案收尾
10.10 本章小結