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讓 AI 寫出好程式！AI Coding 專案開發實戰指南
作者：
Jeremy Morgan
譯者：
施威銘研究室
分類：
電腦與網路
／
AI•人工智慧
出版社：
旗標
出版日期：2026/6/10
ISBN：9789863128717
書籍編號：kk0609806
頁數：512
定價：
790
元
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95
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750
元
特別會員價：
9
折
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元
書價若有異動，以出版社實際定價為準
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讓 AI 寫出好程式！AI Coding 專案開發實戰指南 AI 世代強勢來臨，這是一場關於「開發效率」與「思考維度」的革命！ 從開發者的實際痛點出發，帶你學會如何在不同開發階段策略性地與 AI 協作。從需求分析、使用者故事定義，到資料庫設計、Flask 後端實作及 UI 介面優化，逐步打造可維護、可上線的應用程式，並有效提升開發效率。 帶你從實務專案出發，建立可維護、可驗證的 AI 輔助開發流程 ● 將 AI 工具整合進實際開發流程 ● 建立可重複使用的 AI 提示詞 ● 產出專業級文件與自動化測試 ● 高效進行除錯與程式重構 ● 有效避開 AI 常見的幻覺問題 本書特色： 本書適合 ∼ ● 想提升開發效率的 Python 開發者：將 AI 整合進實際開發流程，提升程式開發品質。 ● 想掌握 AI 輔助開發流程的學習者：從規劃、設計、實作到除錯，完整理解 AI 如何參與軟體開發生命週期。 ● 重視程式碼品質與可維護性的工程師：深入了解如何運用 AI 協助重構、除錯、文件撰寫與測試生成。 本書不限於使用特定 AI 工具，重點在於培養與 AI 協作的思維與方法，讓你能靈活應用於不同開發情境。並且將會簡介 GitHub Copilot、ChatGPT、Gemini、Blackbox AI、Tabnine、Cursor 等工具的特色與適用情境，幫助讀者從實作案例中比較差異，找到最適合自己的 AI 輔助開發工具。 別讓 AI 只是你的玩具，讓它成為你的專業開發夥伴！
Jeremy Morgan Jeremy C. Morgan 致力於協助開發者精進專業能力，現任 KodeKloud 的資深訓練架構師。擁有二十年的工程師經驗，曾為各種規模的組織打造軟體，服務對象從 Fortune 100 企業到小型新創公司皆包含在內。過去幾年，專注於生成式 AI 與機器學習專案，並在自己的技術部落格撰寫教學文章，且廣受讀者歡迎。歡迎造訪作者的個人網站：www.jeremymorgan.com
▌第 1 篇 AI 輔助程式開發入門 第 1 章 認識生成式 AI ▸ 1.1 給開發者的生成式 AI ．1.1.1 程式碼生成與自動補全 ．1.1.2 錯誤偵測與自動修正 ．1.1.3 文件生成 ．1.1.4 程式重構與優化 ．1.1.5 生成測試案例與建立模擬資料 (mock data) ▸ 1.2 開發者工具概述 ．1.2.1 整合型開發工具 ．1.2.2 獨立型工具 ▸ 1.3 生成式 AI 是怎麼運作的？ ▸ 1.4 什麼是 LLM？為何值得關注？ ▸ 1.5 為什麼這些工具有時候會出錯？ ．1.5.1 LLM 與資料庫的區別 ．1.5.2 訓練階段問題 ．1.5.3 誤解上下文 ▸ 1.6 LLM 的潛力 ▸ 1.7 生成式 AI vs. 程式碼補全 ．1.7.1 其他類型的生成式 AI ．1.7.2 為什麼開發者應該關注生成式 AI ▸ 1.8 結合 AI 協作的專案開發流程 ．1.8.1 構思與規劃 ．1.8.2 程式碼生成與協作 ．1.8.3 程式碼審查與分析 ．1.8.4 測試與除錯 ．1.8.5 文件與內容生成 ▸ 1.9 選擇合適的生成式 AI 工具 ．1.9.1 資料品質與可用性 ．1.9.2 開發流程整合 ．1.9.3 品質驗證 ．1.9.4 持續追蹤工具演進 ．1.9.5 思維轉變 ▸ 1.10 不必害怕 AI 的崛起 ▸ 1.11 開始動手寫程式！ 第 2 章 AI 協助撰寫程式的第一步 ▸ 2.1 什麼是 GitHub Copilot？ ．2.1.1 GitHub Copilot 的運作方式 ．2.1.2 與 GitHub Copilot 互動 ▸ 2.2 常見模式 ▸ 2.3 關鍵的上下文 (Context is everything) ▸ 2.4 什麼是自然語言處理 (NLP)？ ▸ 2.5 一個簡單的 Python 專案 ．2.5.1 準備你的開發環境 ．2.5.2 建立應用程式 ．2.5.3 支線任務：測試函式速度 ▌第 2 篇 AI 輔助建構應用程式 第 3 章 探索需求與生成設計文件 ▸ 3.1 認識 ChatGPT ▸ 3.2 問題陳述 (使用者需求) ▸ 3.3 建立正確的提示詞 (prompt) ▸ 3.4 衡量 ChatGPT 對設計流程的影響 ▸ 3.5 使用 ChatGPT 創建的設計文件 ▸ 3.6 軟體設計文件：業餘無線電 (HAM) 執照練習測驗應用程式 ▸ 3.7 深入探討細節 ．3.7.1 系統概述 (第 2 點) ．3.7.2 技術堆疊 (第 5 點) ▸ 3.8 生成專案的使用者故事 ．3.8.1 在提示詞中定義角色 ．3.8.2 輸出結果：使用者故事 ．3.8.3 分析輸出結果 ．3.8.4 仔細檢視使用者故事文件 第 4 章 撰寫應用程式的第一版程式碼 ▸ 4.1 Stubbing：建立應用程式的骨架 ▸ 4.2 從設計文件中擷取需求 ．4.2.1 步驟 1：使用 ChatGPT 擷取需求 ．4.2.2 步驟 2：使用 Gemini 擷取需求 ▸ 4.3 設定開發環境 ▸ 4.4 Flask 應用程式結構 (structure) ▸ 4.5 為應用程式建立骨架 (stubbing) ▸ 4.6 初次執行應用程式 第 5 章 使用 Blackbox AI 生成程式碼 ▸ 5.1 使用生成式 AI 工具進行應用程式開發 ▸ 5.2 建立開發環境 ▸ 5.3 開發核心功能 ．5.3.1 建立資料庫 ．5.3.2 連線至資料庫 ．5.3.3 從前端呼叫資料庫 ．5.3.4 重構 Questions 類別 ．5.3.5 修改應用程式入口點 (App.py) ．5.3.6 抽取一組題目 ．5.3.7 建立測驗工作階段 (session) 資料 ．5.3.8 建立測驗工作階段的程式碼 ．5.3.9 產生題目集合 (question set) ．5.3.10 驗證測驗工作階段 (session) 是否建立成功 ．5.3.11 結論 第 6 章 使用 Tabnine 建立軟體後端 ▸ 6.1 建立工作階段與發現第一個 bug ▸ 6.2 建立索引頁面 ．6.2.1 建立啟動工作階段的互動介面 (新增按鈕) ．6.2.2 讓工作階段持續存在 ．6.2.3 重構工作階段的建立流程 ．6.2.4 重構題目集合方法 ．6.2.5 建立結束工作階段的功能 ▌第 3 篇 進階 AI 開發技術 第 7 章 使用生成式 AI 建構使用者介面 ▸ 7.1 使用 AI 工具取得策略方向 ．7.1.1 ChatGPT 的輸出結果 ．7.1.2 Gemini 的輸出結果 ．7.1.3 Blackbox AI 的結果 ．7.1.4 提示詞優化 (refinement) ▸ 7.2 建立樣板 ▸ 7.3 梳理應用程式的流程 ．7.3.1 建立整體設計 ．7.3.2 根據線框圖撰寫 HTML 草稿 ．7.3.3 應用程式的最終介面 (UI) 第 8 章 使用生成式 AI 建立有效測試 ▸ 8.1 為什麼要使用生成式 AI 來進行測試？ ▸ 8.2 什麼是單元測試？ ▸ 8.3 生成 Python 測試的工具 ▸ 8.4 使用生成式 AI 撰寫單元測試 ．8.4.1 unittest 還是 pytest？ ．8.4.2 使用 Copilot 生成測試 ．8.4.3 使用 Tabnine 生成測試 ．8.4.4 使用 Blackbox AI 生成測試 ．8.4.5 應該使用哪一個工具來產生測試？ 第 9 章 提示工程 (Prompt Engineering) ▸ 9.1 了解提示工程 ▸ 9.2 認識提示詞的組成 ．9.2.1 關鍵元素：上下文、指示、範例 ．9.2.2 示範精準提示詞G以 MySQL 連線為例 ▸ 9.3 打造終極提示詞 ▸ 9.4 基本提示詞類型 ．9.4.1 Zero－shot (零樣本) 提示 ．9.4.2 Few－shot 提示 ．9.4.3 開放式 (Open－ended) 提示詞 ．9.4.4 限制型 (Constrained) 提示詞 ．9.4.5 結構化 (Structured) 提示詞 ．9.4.6 迭代式流程的案例 ▸ 9.5 進階的提示工程 ．9.5.1 思維鏈提示 (Chain－of－thought prompting) ．9.5.2 遞迴提示 (Recursive prompting) ．9.5.3 情境操控 (Context manipulation) ．9.5.4 指令精鍊 (Instruction refinement) ．9.5.5 輸出控制 (Output control) ．9.5.6 小結 ▸ 9.6 程式設計師專用的提示詞技巧 ．9.6.1 角色與視角設定 ．9.6.2 情境與限制條件 ．9.6.3 任務拆解與流程控制 ．9.6.4 輸出結構與格式控制 ．9.6.5 品質檢查與改善標準 ．9.6.6 方案比較、取捨與反例 第 10 章 使用 Cursor 進行 Vibe Coding ▸ 10.1 什麼是 Vibe Coding？ ▸ 10.2 什麼是 Cursor？它為什麼與眾不同？ ．10.2.1 介面 ．10.2.2 專案層級的上下文理解、客製化能力 ▸ 10.3 初始構想 ▸ 10.4 建立遊戲的初始提示詞 ▸ 10.5 Cursor 基礎操作 ．10.5.1 提供回饋 ．10.5.2 添加上下文 / 情境 (Adding context) ．10.5.3 選擇模式 (Selecting a mode) ．10.5.4 模型選擇 (Model selection) ．10.5.5 MAX 模式 ▸ 10.6 初次提示詞的結果 ▸ 10.7 第一次執行遊戲 ▸ 10.8 進一步調整遊戲 ．10.8.1 修正木頭重疊 ．10.8.2 加入高分紀錄 ．10.8.3 讓遊戲持續進行
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Q1：若我已報名付了1000元訂金，接下來我要做什麼？ A：感謝您報名，後續相關事情及服務我們會以e-mail和電話跟您聯絡. 您也可以主動來信(andy@book4u.com.tw)詢問。謝謝！ Q2：我本身並沒有產品和服務，也沒什麼實務上的經驗，那又能如何賺錢呢？這個課程真的有實際成效嗎？ A：我們這個課程共有11項贈品，其中第2項贈品便是資訊產品創造藍圖，它將教您如何用最簡潔而快速的方法創出屬於您自己的資訊產品。一般的課程大多是教您如何捕魚，但多數的成功致富者，其成功的關鍵卻不是仰賴捕魚技術，而是仰賴借力之術，因為唯有借力才能無中生有！才能快速成長！也才能快速致富！本課程3天共有三套樣版，其中一套樣版便是教您打造在沒有任何商品與服務，也沒有任何資源的情況下，就能快速借力致富的樣版！本課程二位講師都是白手起家，對於沒有實務經驗的新手會格外用心，請放心。 Q3：請問贈品中魚池矩陣直效聯盟VVIP是什麼？ A：這是一個強大的系統，而我們送的是體驗版，會提供你Email追客系統。國外有一種函授課程，亦即每幾天發一個課程給學員， 就是用EMAIL追客系統來實踐。EMAIL追客系統簡單的說就是今天有一個客戶在你的網站上購買產品或註冊，系統會自動回覆一封確認信，之後你可以自行設計發送內容和發信時間一次一對多發給客戶，而且每封信還會帶入客戶本身的姓名。讓客戶以為是我們專門為客戶所量身訂作的信件。所以Email追客系統可以讓你培養跟客戶的信任感，進而成交。 Q4：請問贈品中資訊產品創造藍圖是什麼？ A：這是一位叫林星?老師的課程，課程售價是9800元，現在免費送給你。此課程包含： ● 何謂資訊型產品？ ● 資訊型產品的種類大解析！以及如何組織你的資訊型產品賺錢？ ● 如何找到你的利基市場？ ● 為什麼錯的利基市場，再好的產品與行銷也很難有效！ ● 29個國外已經證實能讓你賺到錢的利基市場！ ● 如何確保你做出來的產品客戶會很想購買？以及實際可執行的步驟！ ● 創造資訊型產品計劃書 ● 15個步驟建立你的資訊型產品事業 ● E-mail精準行銷的10個法則 ● 10個別人沒有告訴你的有效文案撰寫法則 Q5：請問贈品中自動財富系統 6片DVD是什麼？ A：此6片DVD定價3200元。內容為《借力淘金！最吸利的鈔級魚池賺錢術》作者之一王紫杰所錄製的DVD，內容為有關網路行銷的知識和技巧，非常豐富且實用，免費送給您。
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