讓 AI 寫出好程式！AI Coding 專案開發實戰指南 / Jeremy Morgan 旗標
產品編號：9789863128717
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作者：Jeremy Morgan
譯者：施威銘研究室
出版社：旗標科技股份有限公司
出版日期：2026/06/08
【內容】
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！
【目錄】
▌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
第 8 章 使用生成式 AI 建立有效測試
第 9 章 提示工程 (Prompt Engineering)
第 10 章 使用 Cursor 進行 Vibe Coding
▌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
第 8 章 使用生成式 AI 建立有效測試
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第 10 章 使用 Cursor 進行 Vibe Coding
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