Rozdział 1. Nowy świat programistów Rozwój i rewolucja Generatywna sztuczna inteligencja Zalety Minimalizowanie wyszukiwania Twój doradca Integracja z IDE Powiązanie z bazą kodu Integralność kodu Tworzenie dokumentacji z pomocą sztucznej inteligencji Modernizacja Wady Halucynacje Własność intelektualna Prywatność Bezpieczeństwo Dane treningowe Stronniczość Nowy sposób pracy dla programistów Kariera zawodowa Programista razy 10 Umiejętności programisty Rozdział 2. Jak programuje sztuczna inteligencja Najważniejsze funkcjonalności Sugerowanie kodu i uzupełnianie kodu z uwzględnieniem kontekstu a autouzupełnianie kodu Kompilatory a narzędzia do programowania wspomaganego sztuczną inteligencją Poziomy umiejętności Generatywna sztuczna inteligencja i duże modele językowe Rozwój Model transformera OpenAI Playground Ocenianie modeli językowych Rodzaje modeli językowych Ocenianie narzędzi do programowania wspomaganego sztuczną inteligencją Rozdział 3. Inżynieria promptów Sztuka i nauka Wyzwania Prompt Kontekst Instrukcje Streszczanie Klasyfikacja tekstu Zalecenia Tłumaczenie Wprowadzanie treści Format Sprawdzone praktyki Bądź dokładny Skróty i terminy techniczne Uczenie bez przykładów i z kilkoma przykładami Słowa kluczowe Łańcuch myśli Pytania kluczowe Prośba o przykłady i analogie Zmniejszanie efektu halucynacji Bezpieczeństwo i prywatność Autonomiczne agenty sztucznej inteligencji Rozdział 4. GitHub Copilot GitHub Copilot Ceny i wersje Przypadek użycia: programowanie sprzętu Przypadek użycia: Shopify Przypadek użycia: Accenture Bezpieczeństwo Pierwsze kroki Codespaces i Visual Studio Code Sugestie Komentarze Czat Czat w polu edytora kodu Otwarte karty Interfejs wiersza poleceń Program partnerski Copilot Rozdział 5. Inne narzędzia do programowania wspieranego sztuczną inteligencją CodeWhisperer firmy Amazon Gemini Code Assist firmy Google Tabnine Replit CodeGPT Cody CodeWP Warp Bito AI Cursor Code Llama Inne modele z otwartym źródłem StableCode AlphaCode PolyCoder CodeT5 Korporacje tworzące oprogramowanie dla firm Rozdział 6. ChatGPT i duże modele językowe ogólnego przeznaczenia ChatGPT GPT-4 Jak używać ChatGPT Aplikacja mobilna Instrukcje niestandardowe Wyszukiwanie z Bingiem Żmudne zadania Wyrażenia regularne Kod początkowy Plik README na GitHubie Kompatybilność między przeglądarkami Polecenia bash GitHub Actions Dostępne modele GPT do zadań specjalnych Model Codecademy Model AskYourDatabase Model Recombinant AI Modele GPT Gemini Aplikacje Gemini jako pomoc w programowaniu Claude Rozdział 7. Pomysły, planowanie i wymagania Burza mózgów Badania rynkowe Trendy rynkowe Całkowity rynek adresowalny Konkurencja Wymagania Dokument wymagań produktowych (PRD) Specyfikacja wymagań oprogramowania (SRS) Wywiad Tablica do spisywania pomysłów Styl Podejścia do planowania projektu Rozwój oprogramowania sterowanego testami Planowanie projektu strony internetowej Podsumowanie Rozdział 8. Programowanie Realia Decyzje Nauka Komentarze Programowanie modularne Rozpoczęcie projektu Autouzupełnianie Refaktoryzacja Kod ninja Wydzielanie metody Rozkładanie warunków Zmiana nazw Martwy kod Funkcje Programowanie obiektowe Frameworki i biblioteki Dane Programowanie frontendu CSS Tworzenie grafiki Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji API Podsumowanie Rozdział 9. Debugowanie, testowanie i wdrażanie Debugowanie Dokumentacja Przegląd kodu Testy jednostkowe Pull request - prośba o scalenie kodu Wdrożenie Opinie użytkowników Premiera Rozdział 10. Kluczowe wnioski Krzywa uczenia się jest stroma Są duże korzyści Są też wady Inżynieria promptów jest sztuką i nauką Poza programowaniem Sztuczna inteligencja nie zabierze Ci pracy