CHAPITRE 1 Un nouveau monde ouvert aux développeurs

1.1 Évolution et innovation
1.2 IA générative
_1.3 Cas d'utilisation
_1.4 Limitations
_1.5 Une nouvelle approche pour les développeurs
_1.6 Conclusion

CHAPITRE 2 : Comment fonctionnent les assistants IA

2.1 Fonctionnalités principales
2.2 Comparaison avec la complétion de code intelligente
2.3 Comparaison avec les compilateurs
_2.4 Niveau de compétence
_2.5 Intelligence artificielle générative et grands modèles de langage (LLM)
_2.6 Évaluation des performances du LLM
_2.7 LLM open source
2.8 Évaluation de l'outil de programmation d'assistant IA
2.9 Conclusion

CHAPITRE 3 INGÉNIERIE PROMPT

3.1 Arts et sciences
_3.2 Défis
_3.3 Invite
_3.4 Context
_3.5 Instructions
_3.6 Données d'entrée
_3.7 Format de sortie
3.8 Meilleures pratiques
_3.9 Réduction des hallucinations
3.10 Sécurité et confidentialité
_3.11 Agents d'IA autonomes
3.12 Conclusion

CHAPITRE 4 GitHub Copilote

_4.1 GitHub Copilot
_4.2 Pour commencer
4.3 Programme de partenariat de copilote
4.4 Conclusion

CHAPITRE 5 Autres outils de programmation d'assistants IA

_5.1 Développeur Amazon Q
_5.2 Assistance au code Gemini
_5.3 Onglet Neuf
_5.4 Dépliant
_5.5 Code GPT
_5.6 Cody
_5.7 CodeWP
_5.8 Déformation
_5.9 Vito IA
_5.10 Curseur
_5.11 Code Rama
_5.12 Autres modèles open source
5.13 Conclusion

CHAPITRE 6 ChatGPT et autres LLM généraux

_6.1 Chat GPT
6.2 Capacité de génération de code du modèle GPT
_6.3 Exploration de ChatGPT
6.4 Navigation Web
6.5 Tâches répétitives
6.6 Compatibilité multi-navigateurs
_6.7 Commandes Bash
_6.8 Actions GitHub
_6.9 GPT
_6.10 Gémeaux
_6.11 Claude
_6.12 Conclusion

CHAPITRE 7 Planification

7.1 Remue-méninges
7.2 Étude de marché
7.3 Analyse concurrentielle
7.4 Exigences en matière de rédaction
7.5 Gestion de projet
7.6 Conclusion

CHAPITRE 8 Programmation

_8.1 Revue de code
8.2 Appel au jugement
8.3 Apprentissage
_8.4 Notes
_8.5 Programmation modulaire
8.6 Démarrage d'un projet
_8.7 Saisie semi-automatique
_8.8 Refactorisation
Fonction _8.9
8.10 Programmation orientée objet
_8.11 Cadres et bibliothèques
_8.12 données
_8.13 Développement front-end
API _8.14
_8.15 Conclusion

CHAPITRE 9 Débogage, tests et déploiement

_9.1 Débogage
_9.2 Document
_9.3 Revue de code
_9.4 distribution
_9.5 Conclusion

CHAPITRE 10 Conseils pour les développeurs à l'ère de l'IA

10.1 Comment l'IA a changé la programmation
10.2 Avantages des assistants IA
_10.3 Éléments à prendre en compte concernant les assistants IA
10.4 Caractéristiques de l'ingénierie rapide
_10.5 Au-delà de la programmation
10.6 Le rôle du programmeur
_10.7 Conclusion

ANNEXE A Claude 3.5

_A.1 Artefact de Claude
Projet Claude _A.2

À l'ère de l'IA, le rôle des programmeurs est en train de changer.

Avec l'avènement de ChatGPT et de GitHub Copilot, le rôle du programmeur est en pleine révolution.
Les programmeurs doivent désormais devenir des personnes capables de résoudre des problèmes et de proposer des solutions créatives, et non plus seulement des rédacteurs de code.
Apprenez à tirer parti des technologies d'IA en constante évolution dans vos processus de programmation sans vous laisser submerger par elles.

Ce livre ne se contente pas de vous apprendre à utiliser les outils d'IA ; il présente des stratégies pour maximiser vos capacités de développement grâce à l'IA.
Ce livre vous enseignera les compétences essentielles qu'un programmeur doit posséder et comment collaborer avec l'IA pour obtenir de meilleurs résultats. Optimisez votre productivité de développement grâce à l'IA, devenez un programmeur à l'ère de l'IA et soyez à la pointe de l'innovation.

Public cible

● Les développeurs qui souhaitent utiliser activement l'IA dans le processus de programmation
Les programmeurs qui se sentent menacés par l'émergence de l'IA
● Les étudiants qui ont l'impression de se retrouver complètement démunis après avoir consulté l'exemple de code du devoir

Ce que vous apprenez

● Caractéristiques principales des outils basés sur l'IA
● Ingénierie rapide pour les développeurs
● Avantages, inconvénients et cas d'utilisation des systèmes d'assistance au code comme GitHub Copilot et Amazon Q Developer
● Comment utiliser les outils d'IA dans le cycle de vie du développement logiciel, y compris la définition des exigences, la planification, le codage, le débogage et les tests.
● Comment utiliser les services LLM tels que ChatGPT, Gemini et Claude dans le cadre du cours de programmation

Note de l'auteur

La programmation a radicalement changé avec l'arrivée de GitHub Copilot et de ChatGPT.
J'avais l'impression que le monde avait complètement changé, comme lorsque j'ai utilisé un iPhone pour la première fois.
Demandez à ChatGPT d'écrire du code en langage naturel ou saisissez le code souhaité dans Visual Studio Code, et il générera le code voulu.
De plus, ChatGPT convertit même les images en code.
J'ai en fait commencé à utiliser ChatGPT lors du développement d'une application.
ChatGPT m'a aidé dans de nombreuses tâches, notamment le brainstorming, l'organisation des exigences et la mise en place de tests unitaires.
Il contient des informations utiles pour tous les développeurs, des débutants faisant leurs premiers pas dans le domaine du développement aux développeurs seniors possédant de nombreuses années d'expérience.
J'espère que ce livre vous sera utile dans votre pratique.
-Tom Towley

Note du traducteur

Alors que les discussions sur l'application et l'adaptation de l'IA générative aux domaines d'activité restent actives, cet ouvrage se concentre sur les outils de programmation d'assistants IA.
Nous expliquons en détail comment utiliser le LLM à usage général dans tous les domaines du développement, de la planification au déploiement, y compris les capacités offertes par les assistants IA spécialisés dans la génération de code.
J'espère que ce livre aidera les lecteurs à découvrir et à comparer les assistants IA en constante évolution et à trouver le programmeur pair qui correspond le mieux à leurs besoins.
-Lee Il-seop, Hwang Eun-ok