《氛围编程：AI编程像聊天一样简单》伍斌

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《氛围编程：AI编程像聊天一样简单》伍斌【文字版_PDF电子书_】

内容简介：

本书是展示如何用自然语言通过氛围编程工具搭配大模型生成代码解决真实问题的实用指南。书中提供9个实战项目作为入门讲解和检验实验，帮助读者选择合适的氛围编程工具与大模型组合。全书分5部分：第一部分介绍氛围编程基础理论和指导原则;第二部分通过智能体实现、数据可视化和Excel数据分析这3个应用场景，展示扣子、DeepSeek、Claude、Trae、Cursor、Windsurf和通义这7款主流氛围编程工具与大模型搭配组合的代码生成能力;第三部分演示用Trae实现微信小程序和用bolt等工具快速实现Web应用产品原型;第四部分展示用GitHub Copilot实现完整的前后端分离的Web应用和用Cursor生成自动化测试;第五部分提供不同背景读者的氛围编程攻略、工具和大模型对比，以及实战检验框架。

本书适合以下3类读者阅读：需处理数据或构建产品原型的非IT背景的人，希望了解高质量代码生成的有IT经验的人，以及想通过氛围编程入门的IT新人。

作者简介：

伍斌(网名和曾用笔名“吾真本”)作为独立AI应用咨询师，正在创作一系列全民化AI编程的图书。他拥有30多年的IT行业经验，在软件开发、测试、项目管理及工程实践方面打下了扎实的专业功底。在Thoughtworks公司工作的8年间，他协助多家国内大中型企业优化IT部门开发流程，提升了软件质量与开发效率。近两年，他专注于AI技术的应用探索与推广，致力于为企业和个人提供实用的AI解决方案，帮助用户有效应对实际业务挑战。

目  录：

目 录

第 一部分 基础

第 1章 颠覆传统的氛围编程 3

1.1 用氛围编程快捷解决实际问题 3

1.1.1 用豆包批量改文件名 3

1.1.2 用Cursor将Markdown文档转换为Word文档 5

1.2 什么是氛围编程 9

1.2.1 颠覆传统的氛围编程极简史 9

1.2.2 氛围编程的定义 12

1.2.3 在手机上用Kimi生成第 一段代码 13

1.2.4 氛围编程中各个角色及其关系 15

1.2.5 氛围编程工具 21

1.2.6 大模型生成文本类内容的技术简介 22

1.2.7 推理大模型的兴起 25

1.2.8 大模型发展趋势与未来展望 26

1.2.9 氛围编程的潜在风险 27

1.2.10 氛围编程的风险应对 29

1.3 非IT背景的人的氛围编程应用场景 30

1.3.1 办公自动化 31

1.3.2 数据分析与可视化 31

1.3.3 应用原型快速实现 31

1.3.4 个人事务提效 32

1.4 有IT经验的人的氛围编程应用场景 32

1.4.1 快速原型开发 32

1.4.2 开发效率提升 33

1.4.3 跨技术栈探索 33

1.5 IT新人的氛围编程应用场景 34

1.5.1 基础技能学习 34

1.5.2 项目实战练习 34

1.5.3 开发工具使用 34

1.6 氛围编程的核心价值 35

1.7 氛围编程指导原则与工具及大模型的搭配 36

第二部分 入门

第 2章 用扣子实现“减少AI幻觉”智能体 41

2.1 扣子简介 41

2.2 用扣子开发AI智能体 42

2.2.1 需求分析 42

2.2.2 开发智能体 43

2.2.3 调试智能体 48

2.2.4 发布智能体 49

2.2.5 在豆包使用与分享 50

2.3 维护智能体 52

2.3.1 更改智能体名称、功能介绍与图标 52

2.3.2 修改智能体功能 54

2.3.3 在扣子商店中使用与分享 55

第3章 用Windsurf等5款工具可视化数据 58

3.1 需求分析 58

3.2 技术栈选型 60

3.3 用DeepSeek搭配R1生成HTML数据看板 61

3.4 用Claude搭配Claude Sonnet 4生成HTML数据看板 65

3.5 用Trae国际版搭配Claude Sonnet 4生成HTML数据看板 67

3.6 用Cursor搭配Claude Sonnet 4生成HTML数据看板 71

3.7 用Windsurf搭配o3-high-reasoning生成HTML数据看板 75

3.8 验证数据准确性 77

3.9 用其他氛围编程工具开发数据看板的体验 79

第4章 用Claude和通义等分析Excel数据 81

4.1 需求分析 81

4.2 用Claude分析Excel数据 82

4.3 用通义分析Excel数据 85

4.4 用其他氛围编程工具分析Excel数据效果对比 87

第三部分 快速

第5章 用Trae实现微信小程序 91

5.1 需求分析 91

5.2 用氛围编程开发微信小程序 92

5.3 用微信开发者工具创建Hello World小程序 93

5.4 用Trae国际版实现“减少AI幻觉”小程序 96

5.5 预览小程序 99

5.6 体验小程序 100

5.7 修改小程序 102

5.8 发布小程序 103

第6章 用bolt和Trae等4款工具快速实现Web产品原型 105

6.1 需求分析 106

6.1.1 描述业务需求 107

6.1.2 将业务需求转为产品需求文档时踩坑 116

6.1.3 让AI提供软件架构与技术栈建议 117

6.2 在氛围编程需求中包含严格技术栈要求时踩坑 118

6.3 用bolt的“Enhance prompt”时踩坑 120

6.3.1 用bolt直接导入Figma线框图时踩坑 121

6.3.2 从Cursor生成的架构图中得到启发 121

6.3.3 在bolt提示词中插入Figma线框图时踩坑 125

6.4 用bolt单次对话成功生成第 一阶段氛围编程需求代码 126

6.5 用Claude更换氛围编程需求持久化方案时踩坑 126

6.6 用bolt单次对话成功生成两个阶段氛围编程需求代码 127

6.7 用Cursor生成C4模型架构图 128

6.8 用Trae国际版修复Next.js应用中的bug 130

6.8.1 修复一个严重偏离预期的bug 130

6.8.2 补充实现两个尚未实现的功能与项目规则文件 131

6.8.3 修复一个API密钥安全性问题 133

第四部分 进阶

第7章 用GitHub Copilot实现前后端分离的Web应用 137

7.1 需求分析 137

7.2 架构设计与Ask模式 140

7.2.1 前后端分离架构 140

7.2.2 用Ask模式获取架构建议 141

7.2.3 自动生成提交消息 147

7.3 任务拆解 149

7.4 用户界面与Vision 152

7.4.1 拼凑用户界面 152

7.4.2 为拼凑的界面生成文字描述 153

7.5 用bolt生成React前端代码 157

7.5.1 在本地计算机运行前端 159

7.5.2 看懂前端代码与/explain和#codebase 160

7.5.3 格式化代码 163

7.5.4 用Inline Chat的/doc为代码加注释 164

7.5.5 用Inline Chat的/fix修复问题 166

7.6 生成Node.js后端代码 166

7.6.1 备好发给后端的提示词与Edit模式 166

7.6.2 生成后端代码与Agent模式 168

7.6.3 修复运行错误与@terminal 171

7.6.4 点按钮无反应与Ask模式下的/fix 173

7.7 实现流式响应功能与Exclude Files 176

7.8 用“Review and Comment”评审代码 178

第8章 用Cursor保护代码逻辑不被破坏 180

8.1 需求分析与技术栈选型 180

8.2 生成端到端自动化测试代码 183

8.3 验证端到端测试的保护效果 184

第五部分 攻略

第9章 氛围编程攻略与工具和大模型选择指南 189

9.1 非IT背景的人的氛围编程攻略 189

9.1.1 用“平常心”看待编程 190

9.1.2 编程不是目的，解决实际问题才是 190

9.1.3 遇到实际问题时，思考如何用氛围编程来解决 190

9.2 有IT经验的人的氛围编程攻略 191

9.2.1 拥抱氛围编程，而非排斥 191

9.2.2 仔细理解、评审和测试AI生成的代码 191

9.2.3 理解“设计理念和优劣势”比掌握“如何实现”更重要 192

9.3 IT新人的氛围编程攻略 192

9.3.1 编程入门的新途径 193

9.3.2 小步生成代码并研究错误解决过程 193

9.3.3 善用“氛围编程先行”贡献开源软件代码以获得更多职场机会 193

9.4 对比9款主流氛围编程工具及可搭配的大模型组合 195

9.5 对比16款氛围编程中常搭配的大模型 197

9.6 用实战来检验氛围编程 201

9.6.1 渐进式实战检验框架 201

9.6.2 关键检验维度 202

9.6.3 持久有效的检验方法 203

9.6.4 检验实施建议 203

附录A 氛围编程中工具准备与常见操作 205

附录A.1 安装或升级Trae国际版 205

附录A.2 安装或升级Cursor 205

附录A.3 安装或升级Windsurf 205

附录A.4 安装或升级微信开发者工具 206

附录A.5 安装或升级Visual Studio Code 206

附录A.6 在Visual Studio Code中安装或升级Copilot插件 206

附录A.7 在Copilot中配置Linear MCP服务器 207

附录A.8 安装或升级Git 208

附录A.9 在个人目录解压zip包 209

附录A.10 在Visual Studio Code内置终端运行npm命令 210

附录A.11 解决在Visual Studio Code内置终端运行npm install命令出错问题 210

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氛围编程 大模型 实战项目

摘要：本书《氛围编程：AI编程像聊天一样简单》由伍斌所著，旨在探索和介绍一种全新的编程方式——氛围编程。氛围编程通过将传统编程语言与AI对话的形式结合，使得编程变得更加简单、直观和易于理解。书中详细阐述了氛围编程的核心理念、技术原理以及实际应用，尤其关注如何通过与AI进行自然语言对话来实现编程任务，从而让非程序员也能轻松入门。文章从多个方面分析了氛围编程的特点与优势，包括其简洁的操作方式、广泛的应用场景、对编程教育的启示，以及未来发展潜力。通过对本书的深入探讨，读者能够对氛围编程有一个全面的了解，并能够认识到这一创新编程方法在人工智能快速发展的背景下的重要性。

1、氛围编程的核心理念

氛围编程的核心理念是通过自然语言与AI进行交互来编写程序，这一概念打破了传统编程语言的复杂语法和学习曲线。伍斌在书中详细描述了氛围编程的工作原理，强调它的目标是让编程变得像聊天一样简单，用户不再需要掌握复杂的编程语法，而是通过与AI对话表达自己的需求，AI会自动生成相应的代码。

这种方法的优势在于，它降低了编程的门槛，尤其对于没有编程基础的人来说，氛围编程的形式更加友好。用户只需要清晰地表达自己的想法，AI便能将其转化为具体的代码，实现编程任务。书中提到，这一过程不仅仅是语法的转换，更是理解和运用计算机思维的一种全新尝试。

此外，氛围编程的核心理念还包括“智能辅助”和“个性化定制”。在AI的帮助下，编程过程中的错误能够及时被发现和修正，而AI还可以根据用户的需求调整生成的代码风格与结构。这种智能化的编程方式，不仅让编程变得更高效，也让程序开发过程更加个性化。

2、氛围编程的操作方式

氛围编程的操作方式与传统编程的区别非常明显。在传统的编程语言中，开发者需要根据具体的语法规则编写代码，而氛围编程则摒弃了繁琐的语法要求，采用了自然语言的交流方式。用户通过简单的对话向AI表达需求，AI会自动生成符合需求的代码。

书中介绍了氛围编程的一些实际操作案例，例如用户输入“创建一个简单的网页”，AI会根据这一命令自动生成HTML、CSS以及JavaScript代码。这个过程非常直观，用户只需要与AI进行简单对话，无需了解复杂的编程语法和框架。

值得注意的是，氛围编程并非完全依赖于预设的模板或固定规则。AI能够根据上下文理解用户的意图，进行灵活的调整。这种智能化的交互方式使得编程不再局限于传统的命令式编程，而是融入了更高层次的理解与创造性。

3、氛围编程的应用场景

氛围编程的应用场景非常广泛，尤其在非程序员群体中具有巨大的潜力。在传统的编程环境下，程序员需要了解编程语言、框架、算法等众多知识点，而氛围编程则能够让没有技术背景的人也能够进行简单的编程工作。例如，小企业主、产品经理、教育工作者等都可以通过氛围编程实现自己的技术需求。

在教育领域，氛围编程的出现为编程教育带来了革命性的变化。传统的编程教育通常需要学生从零开始学习复杂的语法和编程思维，而氛围编程则可以帮助学生通过与AI对话的方式快速理解编程的基本概念。教育者可以将氛围编程作为入门工具，使学生在轻松的对话中掌握编程技巧。

除此之外，氛围编程还可以应用于日常生活中的自动化任务。例如，用户可以通过与AI对话编写一个自动化脚本，实现数据处理、文件管理等功能。这种方式降低了技术门槛，使得更多的人可以轻松实现自动化，从而提高工作效率。

4、氛围编程的未来发展潜力

氛围编程的未来发展潜力巨大。随着人工智能技术的不断发展，氛围编程的智能程度也将不断提升。未来的AI将能够更好地理解用户的需求，自动生成更为复杂的代码，甚至能够进行自我学习和优化，最终实现更加智能化的编程体验。

此外，随着自然语言处理技术和语音识别技术的不断进步，氛围编程将更加贴近人类的思维方式，用户可以通过语音、文字等多种方式与AI进行互动。这将进一步拓宽氛围编程的应用场景，使其能够覆盖更多领域。

氛围编程的普及，也将推动编程教育的变革。未来，编程将不再是少数技术精英的专属领域，而是所有人都可以参与的活动。通过氛围编程，更多人能够参与到技术创新中，推动社会的数字化转型和科技进步。

总结：

《氛围编程：AI编程像聊天一样简单》为我们展示了一种全新的编程方式，它不仅让编程变得更加简单易懂，而且打破了传统编程的技术壁垒，使得非程序员也能够轻松上手。通过与AI的自然语言对话，用户可以快速生成符合需求的代码，从而实现编程任务。

氛围编程的出现不仅在技术领域带来了创新，也为教育和工作场景带来了革命性的变化。随着AI技术的不断发展，氛围编程的应用前景将更加广阔，未来或许每个人都可以成为编程高手。本文通过对伍斌的《氛围编程：AI编程像聊天一样简单》的分析，呈现了氛围编程的多维度优势和应用价值。

本文由nayona.cn整理

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