EP1 如何使用AI寫程式? 人人都可以是programmer - AI寫程式教學
1. AI 寫code介紹
2. AI 寫code工具
3. 如何用AI寫程式?
4. AI 寫code教學
5. 使用AI寫程式技巧
隨著AI技術的發展，AI 已經成為程式設計師不可或缺的工具，帶來了許多超越自動化的好處。AI 在程式設計中的角色也變得越來越複雜，不僅提升了生產力，還減少了重複性工作，甚至能協助解決一些複雜的問題。接下來，我們將探討 AI 如何幫助程式設計師完成工作，並結合 AI 程式碼生成器的應用和使用最佳實踐來進行討論。
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1. AI 寫code介紹
AI 在程式設計中的應用不僅僅是編寫程式碼，更多的是讓編碼過程變得更智能、更快速和更高效。由大型語言模型（LLMs）驅動的 AI 工具，如 OpenAI 的 GPT-4，能夠以多種方式幫助程式設計師。從生成程式碼片段到提供上下文建議，AI 可以大大減少編寫和調試程式碼(debug)所需的時間和精力。
AI 如何寫code？
AI 寫code是指由 AI 部分或全部撰寫的程式碼。這包括根據自然語言提示生成新程式碼、將程式碼從一種語言翻譯到另一種語言，甚至自動生成文件。像 OpenAI 的 Codex 和 GitHub 的 Copilot 這些工具，在提供程式碼建議、快速尋找程式碼片段以及自動化重複性編碼任務方面，已經處於領先地位。
2. AI 寫code工具
目前已有多種 AI 工具被開發來幫助程式設計師，每個工具都有其獨特的功能和特點。以下是一些最受歡迎的工具：
OpenAI Codex
OpenAI Codex 是目前最突出的 AI 程式編碼工具之一。它能夠解讀自然語言指令並將其轉換為程式碼，讓開發者更容易構建應用程式。Codex 支援多種程式語言，雖然最擅長 Python，但其多用途能力也令人矚目。雖然 Codex 仍處於測試階段，但它處理各類編程任務的能力顯示了其巨大的潛力。
GitHub Copilot
GitHub Copilot 是一款由 AI 程式碼補全工具，能夠直接整合進熱門的程式編輯器如 Visual Studio Code。它提供上下文化的程式碼建議，通過預測下一行程式碼來幫助開發者，這樣能大大加快編碼速度，特別是在處理重複性任務時。
AlphaCode by DeepMind
AlphaCode 是由 DeepMind 開發的另一個強大工具，在某些編程競賽任務中甚至超越了人類程式設計師的表現。雖然目前尚未對公眾開放，但 AlphaCode 在競賽中的成功表明，AI 在解決複雜編程問題方面具有很大的潛力。
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3. AI 如何協助程式設計師工作
像 Codex、Copilot 和 AlphaCode 這樣的 AI 工具能夠為程式設計師帶來多方面的幫助。以下是這些工具如何增強您的編程工作流程的幾個方式：
提升生產力
AI 工具能顯著提高生產力，減少處理重複性任務所花費的時間。例如，Copilot 可以自動完成整個功能，或是建議改進現有程式碼，讓程式設計師能專注於更複雜和更具創造性的開發工作。
程式碼生成與翻譯
AI 可以根據簡單的自然語言描述生成程式碼，讓開發者能快速創建原型或實現新功能。此外，AI 也能將程式碼從一種語言翻譯到另一種，讓跨平台和多技術的工作變得更加容易。
調試(debug)與錯誤檢測
程式設計中最耗時的部分之一就是調試。AI 工具可以通過分析程式碼來檢測潛在的錯誤，並建議修復方案，甚至可以識別安全漏洞。例如，GitHub Copilot 可以針對常見的編碼錯誤提出修正建議，從而減少debug所花費的時間。
4. 如何用AI寫程式?
當使用 AI 生成程式碼時，有一些技巧可以確保程式碼的穩定性和可維護性：
分解問題
將您的編程任務分解為更小、更易於管理的子任務。這將幫助您為 AI 提供清晰且專注的提示，使 AI 更容易生成相關程式碼。
提供範例
為 AI 提供幾個範例可以顯著提高其輸出的質量。例如，展示如何格式化資料或清理輸入，可以幫助 AI 生成更符合您需求的程式碼。
重構和記錄
不要害怕重構 AI 生成的程式碼，以提高其可讀性和可維護性。此外，讓 AI 生成文件和註解，解釋程式碼的邏輯，使他人（和未來的自己）更容易理解。
使用 AI 進行原型設計
AI 在快速生成原型方面非常出色。您可以使用它來實驗不同的方案，然後在決定最佳解決方案後手動精煉程式碼。
將工作分階段
對於複雜任務，可以將工作分為幾個階段，如生成類型簽名、實現核心邏輯、處理邊界情況和編寫測試。分階段為 AI 提供提示，這樣可以更好地控制開發過程。
結合 AI 與測試驅動開發
將 AI 與測試驅動開發相結合，可以創建一個工作流程。交替編寫失敗測試、生成通過測試的程式碼，然後重構程式碼。這種方法可確保程式碼既功能齊全又結構良好。
使用 AI 重構現有程式碼
AI 也是重構和優化現有程式碼庫的強大工具。它可以提出改進建議，幫助消除程式碼重複，使您的程式碼更加高效。
5. AI 寫code教學
基本實例：使用 OpenAI Codex 生成 Python 函數
如何使用 AI 工具生成簡單的 Python 函數。
步驟：
- 打開一個支持 Codex 或 GitHub Copilot 的程式編輯器，如 Visual Studio Code。
- 在編輯器中輸入一個簡單的指令，比如 "Create a Python function that adds two numbers."
- 等待 Codex 自動生成程式碼。
- 程式碼生成後，檢查並測試該函數。
結果：
python
def add_numbers(a, b):
return a + b
進階挑戰： 嘗試更複雜的指令，比如 "Create a Python function that reads a file and counts the number of lines containing a specific word."
中級實例：使用 GitHub Copilot 自動完成 REST API 範本
如何使用 GitHub Copilot 生成 REST API 的基本結構。
步驟：
- 在 Visual Studio Code 中，開始編寫 Flask 應用程式的基本結構，輸入以下內容：
python
from flask import Flask, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/api/example', methods=['GET'])
- 當你輸入時，Copilot 會建議一個完整的 API 函數。按下 Tab 鍵接受建議。
- 完成函數後，運行 Flask 應用並測試 API。
結果：
python
@app.route('/api/example', methods=['GET'])
def get_example():
response = {
'message': 'Hello, this is an example API!'
}
return jsonify(response)
進階挑戰： 擴展 API 以處理 POST 請求，並添加錯誤處理。
進階實例：使用 AI 生成測試驅動開發（TDD）測試用例
如何使用 AI 來生成測試用例並實現測試驅動開發。
步驟：
- 在一個新的 Python 文件中，開始編寫單元測試的樣板，輸入：
import unittest
from my_module import my_function
- 要求 Codex 生成一個測試函數，比如 "Create a test case for a function that adds two numbers."
- 接受生成的測試函數，然後使用 TDD 的方式，在你的模塊中實現相應的功能，使測試通過。
結果：
class TestMyFunction(unittest.TestCase):
def test_add_numbers(self):
result = my_function(2, 3)
self.assertEqual(result, 5)
實現 my_function，然後運行測試以確認功能正確。
進階挑戰： 增加更多測試用例，包括邊界情況和異常處理，並讓 AI 幫助生成相應的程式碼。
高級實例：重構現有代碼並使用 AI 優化性能
教學目標： 使用 AI 工具重構和優化現有程式碼，提升其可讀性和性能。
步驟：
- 將一段性能較差或複雜的程式碼粘貼到編輯器中。
- 提示 AI 優化此程式碼，例如 "Refactor this code to improve performance."
- 接受 AI 的重構建議，並分析其改進的地方。
- 測試重構後的程式碼，確保它的功能未改變但性能有所提升。
範例程式碼：
python
def process_data(data):
result = []
for item in data:
if item not in result:
result.append(item)
return result
優化後程式碼：
python
複製程式碼
def process_data(data):
return list(set(data))
進階挑戰： 使用 AI 輔助將重構後的程式碼轉換為多線程或異步處理，進一步提高性能。
實例結合前後端開發：使用 AI 自動生成前端和後端代碼
教學目標： 探索如何使用 AI 同時生成前端和後端代碼，並構建一個完整的小型應用。
步驟：
- 使用 AI 生成一個簡單的後端 API，類似於上面的 REST API 實例。
- 生成 API 後，要求 AI 生成一個對應的前端界面，例如 "Create a basic HTML form to submit data to this API."
- 接受生成的 HTML 和 JavaScript 代碼，將其與後端 API 連接起來。
- 測試應用，確保前端表單能夠與後端 API 正常互動。
範例前端代碼：
html
<form id="dataForm">
<input type="text" id="inputData" placeholder="Enter data">
<button type="submit">Submit</button>
</form>
<script>
document.getElementById('dataForm').onsubmit = function(event) {
event.preventDefault();
var data = document.getElementById('inputData').value;
fetch('/api/example', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({ data: data })
}).then(response => response.json())
.then(data => console.log(data));
};
</script>
進階挑戰： 擴展應用，添加更多功能和頁面，並將其部署到雲端。
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6. 使用AI寫程式技巧
為了充分發揮 AI 程式編碼工具的潛力，有效使用這些工具至關重要。以下是一些建議：
提供上下文
在期望 AI 提供有用的建議之前，先為 AI 提供一些關於項目的基本上下文資訊。例如可以包括編寫匯入語句、定義關鍵變量或添加關於目標的註解。您提供的上下文越多，AI 的建議就越能針對您的需求。
學習來自編輯
AI 工具會根據您的互動進行學習，因此重要的是要審查和編輯它們的建議，而不是盲目接受。隨著時間的推移，AI 會適應您的編碼風格和偏好，提供更具相關性的建議。
注重意圖
在評估 AI 生成的程式碼時，請專注於程式碼是否符合您的意圖，即使它需要一些微調。不要拘泥於小細節，而是專注於有效推進項目。
進行程式碼審查
即使使用 AI 生成的程式碼，也必須進行徹底的程式碼審查。讓人類審查程式碼，可以發現 AI 可能遺漏的錯誤、漏洞或其他問題，確保最終程式碼的穩定性和安全性。
補充您的技能
AI 工具在處理重複性任務和生成樣板程式碼方面非常出色，但它們應該補充您的技能，而不是替代它們。使用 AI 工具來生成程式碼範本或自動生成文件，但在處理更複雜和創造性的編碼任務時，依然應該依賴您的專業知識。
結論
AI 正在改變程式設計師工作的方式，提供了許多工具來大幅提升生產力、減少重複性任務，並協助解決複雜的問題。儘管使用 AI 程式編碼工具需要考慮安全性和智慧財產等挑戰，但 AI 輔助程式編碼的優勢是顯而易見的。
通過遵循最佳實踐並採用進階策略，程式設計師可以充分利用 AI 的力量，創造出穩定、可維護且高品質的程式碼。無論您是使用 AI 來生成新程式碼、重構現有程式碼，還是自動化文件生成，這些工具都可以成為您開發工具箱中的寶貴資產。隨著 AI 技術的持續發展，它在程式設計中的作用可能會變得更加不可或缺，為我們提供更多創新和簡化編碼過程的新方法。
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