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商品描述
全書聚焦6款當前最具代表性的AI開發工具，深入解析它們在實際開發工作中的應用方式，從自動編碼、漏洞檢測、調試優化、文檔生成到架構決策，提供了12大高還原度的實戰案例，每一個都源自真實的開發需求，涵蓋Web、移動、分布式系統、安全架構、文檔管理等多元場景，幫助讀者在最短的時間內實現開發效率的指數級提升。本書不僅具備系統性、操作性，還特別強調工具之間的協同搭配。因其實用性，本書也可作為微專業的教程。Trae支持以自然語言生成多語言全棧模塊，CodeWhisperer可以即時掃描代碼漏洞，DeepSeek可以智能分析日誌並自動定位Bug，Tabnine則為團隊提供了風格統一的代碼補全訓練體系，Mintlify可以輕松完成從代碼到文檔的轉換，Kimi則通過大模型輔助人們完成需求提取與技術選型。這種組合式的AI工具矩陣，配合本書提供的配置清單、代碼模板和自動化策略，真正讓開發人員實現從寫代碼、調試、重構、寫文檔到做決策一步到位，全自動搞定。
作者簡介
孫誌華，人工智能與大數據專業大學講師，沈陽航空航天大學軟件工程專業本科，敖德薩梅契尼可夫國立大學信息系統和技術專業碩士，全國高校計算機能力挑戰賽優秀指導老師。 在人工智能科研和教學領域擁有豐富的經驗，尤其在人工智能、物聯網和軟件系統開發方面取得了一定成就，專註於將前沿的人工智能技術應用於實際場景。
目錄大綱
第1章 用AI寫代碼，開發速度加倍的秘訣
1.1 AI輔助編程：寫代碼、找Bug、寫文檔全能手
1.2 主流AI編程工具一覽：從Copilot到CodeWhisperer
1.3 選對AI工具：編程語言、開發場景、協作方式的匹配策略
1.4 實戰案例：配好開發環境，快速上手AI開發工具配置清單
第2章 智能編碼與Trae全棧代碼生成
2.1 什麼是Trae？適合哪些開發任務？
2.2 用一句話生成完整模塊：用自然語言生成代碼的正確姿勢
2.3 多語言項目Java+Python+JavaScript協作的AI寫法
2.4 自定義代碼模板與風格配置
2.5 實戰案例：使用Trae構建全棧Web應用
2.6 實戰案例：跨平臺移動應用的快速原型開發
第3章 CodeWhisperer邊寫邊查漏洞，AI讓代碼更安全
3.1 程序員最容易踩的安全漏洞
3.2 用AI查漏洞：CodeWhisperer如何審計代碼
3.3 AI自動實現數據保護與合規標準
3.4 實戰案例：搭建一個帶登錄功能的安全系統
3.5 實戰案例：一鍵掃描並修覆依賴庫中的風險組件
第4章 DeepSeek調試神器詳解，AI自動幫你查Bug
4.1 DeepSeek如何讀懂你的報錯信息
4.2 AI輔助日誌分析與故障定位方法
4.3 性能瓶頸智能識別與定位指南
4.4 預測性錯誤防範與監控
4.5 實戰案例：分布式系統故障排查，定位崩潰的根本原因
4.6 實戰案例：日誌驅動的應用健康診斷
第5章 Tabnine個性化智能補全AI編程助手
5.1 Tabnine代碼補全與推薦機制
5.2 讓AI學會你的風格：個性化訓練方法
5.3 AI保持團隊代碼風格統一的方法
5.4 實戰案例：私有代碼庫知識整合技巧
5.5 實戰案例：構建團隊專屬代碼庫
5.6 實戰案例：讓老項目煥發新生——基於歷史代碼的智能重構
第6章 Mintlify自動文檔生成全流程，技術文檔自己寫
6.1 從代碼到文檔的轉換流程
6.2 自動生成API文檔的結構與規範
6.3 文檔更新自動化與版本控制
6.4 多語言文檔生成與國際化
6.5 實戰案例：生成開發人員友好型SDK說明書
6.6 實戰案例：5分鐘生成產品技術白皮書
第7章 Kimi處理覆雜的文檔與做技術決策
7.1 Kimi長文檔提煉、快速總結、重點提示
7.2 需求文檔快速解析與要點提取
7.3 實戰案例：用AI輔助做技術架構選型
7.4 實戰案例：構建企業數字化轉型——金融運營一體化方案
