AI Coding实战 - 学习指南¶

AI辅助编程、代码生成、代码审查、代码优化、测试生成、文档生成

📚 学习路径¶

第一阶段：基础入门（1-2周）¶

1. AI辅助编程概述 - AI编程工具、应用场景、发展趋势
2. 代码生成 - 提示词设计、代码生成、代码优化
3. 代码审查 - 自动审查、代码质量、安全检查

第二阶段：进阶应用（2-3周）¶

1. 代码优化 - 性能优化、重构建议、最佳实践
2. 测试生成 - 单元测试、集成测试、测试覆盖率
3. 文档生成 - 代码文档、API文档、使用说明

第三阶段：实战与方法论（2-4周）¶

1. 实战项目 - 完整的AI Coding项目（代码助手工具）
2. AI协作开发方法论 - DRGIC五步法、能力栈模型、AI代码审查、团队规范

🎯 学习目标¶

完成本教程后，你将能够：

• ✅ 了解AI辅助编程的核心概念
• ✅ 掌握代码生成的方法
• ✅ 学会代码审查的技巧
• ✅ 掌握代码优化的方法
• ✅ 学会测试生成
• ✅ 掌握文档生成
• ✅ 构建完整的AI Coding应用
• ✅ 掌握AI协作开发方法论（DRGIC五步法），提升10倍工程产出

📖 前置知识¶

• Python编程基础
• 了解基本的编程概念
• 熟悉至少一种编程语言
• 了解版本控制系统（Git）

🛠️ 推荐工具¶

• AI编程工具: GitHub Copilot、Cursor、Claude Code、Windsurf、Cline/Aider
• 代码审查: SonarQube、CodeQL
• 测试工具: Pytest、Jest、Mocha
• 文档工具: Sphinx、MkDocs

💡 学习建议¶

1. 理论结合实践
2. 理解AI编程的原理
3. 动手实践各种工具

4. 记录实验结果

5. 循序渐进

6. 按照学习路径逐步学习
7. 不要跳过基础内容

8. 充分理解后再进阶

9. 项目驱动

10. 以项目为导向学习
11. 将所学应用到实际项目
12. 积累实战经验

📊 学习进度跟踪¶

使用以下表格跟踪你的学习进度：

🚀 开始学习¶

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祝你学习愉快！ 🎉

最后更新日期：2026-02-22 适用版本：AI编程实战教程 v2026