生成式AI在软件开发中的应用

前言

本作品已使用人工智能进行翻译。欢迎您提供反馈和意见：[e-mail]

我们正处于软件开发的结构性转变时刻。

在过去的几年里，生成式人工智能工具已经从新奇变成了必需品。从最初的集成开发环境中的自动完成建议，发展到现在的全功能副驾驶、设计助手和生产级代理，它们可以调试代码、发布功能或构建整个应用程序。我们构建软件的方式正在发生变化，而且变化非常快。

作为一名兼职首席技术官，在过去的十年中，我一直在帮助早期公司更快更好地开发软件。我的工作是为开发速度和产品质量设定高标准，并确保我的团队利用最好的工具和流程。这就意味着我需要走在时代的前列，在最新工具问世时立即试用。我评估哪些工具可以改善我们的工作流程，并将它们整合到我们的开发流程中，促进工具的采用。我领导的工程团队通过在日常软件开发流程中使用 ChatGPT、Cursor、GitHub Copilot 和 Lovable 等工具，加快了开发速度，提高了交付质量。

但这也让人应接不暇。每个月都有新模型发布。每周都有新工具推出。每天，我都能看到开发人员以各种不同的方式使用它们：更快地编码、学习新的堆栈，或者在一个周末内实现从零到发布。我知道，我不是一个人在苦苦追赶。因此，我决定向前迈出一步，测试我所能找到的所有工具，并从噪音中提炼出信号。本书就是这项工作的成果：一本为希望明智利用生成式人工智能的软件工程师提供的现场指南。

如何使用本书

本书是一本实用指南，介绍了截至 2025 年生成式人工智能在软件开发中的应用现状。它不是理论探讨，也不是一套罐装教程。相反，我将重点放在工具比较、实际工作流程和真实案例研究上。

我亲自使用相同的提示和挑战对数十种工具进行了测试和评级。每一章都包括使用案例、局限性和批判性评估。书中不仅介绍了哪些工具有效，哪些无效，还介绍了如何以及何时使用这些工具，以及如何为自己评估新工具。

本书是时间的缩影。事实上，在编辑过程中，有些章节随着工具的变化而中途改写。例如，我第一次写前端代码生成时，Lovable 还不存在。三个月后，它已成为主流工具。因此，当你读到这篇文章时，新的工具很可能已经出现，新的功能也将再次重新定义这个领域。

但这并没有关系。本书为你提供了一个评估工具和工作流程的框架，而不仅仅是一份产品评论清单。

本书适合人群

本书适用于软件工程师、产品构建者、首席技术官，以及希望保持领先的好奇心强的工匠。

无论您是在创建下一个初创公司、领导工程团队，还是在尝试将乏味的工作流程自动化，我的目标都是帮助您更清晰地思考生成式人工智能在日常工作中能做什么（不能做什么）。你将会发现实用的策略、关键的评估和足够的背景，从而做出明智的决定，而无需成为机器学习专家。

章节概述

第 1 章 "代码生成和自动完成 "介绍了软件开发中最广泛采用的人工智能工具类别：代码生成和自动完成助手。该章介绍了 ChatGPT、GitHub Copilot、Cursor 和 Gemini 等工具如何通过减少模板、加速学习和提高生产力来重塑开发人员的体验。本章包括对 30 多种工具的实际评估，详细介绍了这些工具的优势和局限性，并对基于浏览器的助手和集成开发环境的解决方案进行了比较。本章还介绍了一种贯穿全书的评估方法，用于根据实际编码挑战对代码生成工具进行评级。

第2章 "用户界面和用户体验设计 "探讨了生成式人工智能如何改变用户界面/用户体验设计和前端开发。它涵盖了两大类工具：从自然语言生成用户界面设计的工具，以及将这些设计转化为可运行的前端代码的工具。通过测试 ...