本书是一本专为编程爱好者和专业人士设计的实用指南。全书共分为十个章节，系统地介绍了人工智能在编程领域的应用，特别是AI辅助编程工具如何简化编程学习过程和提升编程能力。第一章从AI辅助编程工具的基本概念入手，为读者揭开AI编程的神秘面纱。随后，书中深入探讨了GitHub Copilot等前沿工具，这些工具能够通过智能代码补全和建议，极大地提高编程效率和质量。书中不仅停留在理论层面，更通过丰富的实战案例，如批量文件翻译和构建网页版智能对话机器人，让读者能够直观地看到AI工具在实际工作中的应用。这些案例不仅展示了如何利用大型语言模型（LLM）的强大能力，还提供了详细的步骤和代码示例，确保读者能够轻松上手，将所学知识转化为解决实际问题的能力。通过本书的学习，读者将能够掌握AI辅助编程的精髓，无论是在学术研究还是商业项目中，都能够更加自信地运用AI技术，提升自己的编程技能和工作效率。

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 提示工程的很好实践
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 大语言模型优选的价值
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
9.3 Python 脚本初体验
9.4 第一版：实现翻译功能
9.5 第二版：实现文件读写
9.6 第三版：实现批量翻译
9.7 功能完善与优化
9.8 LLM 应用开发技巧
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
10.2 准备工作
10.3 界面设计与实现
10.4 实现对话交互
10.5 调用大语言模型
10.6 功能增强：多轮对话
10.7 功能增强：流式输出
10.8 功能增强：自定义配置
10.9 项目收尾
10.10 本章小结