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第一部分：AI辅助编程概述

1. 生成式AI简介
   • 什么是生成式AI？
   • 主要技术（如GPT、Copilot等）
2. AI辅助编程的发展历程
   • 从自动补全到智能助手
   • 主要里程碑与现状
3. 生成式AI在编程中的应用场景
   • 代码生成
   • 代码补全与重构
   • 单元测试生成
   • 文档与注释自动化
   • 代码审查与安全检测

第二部分：主流AI编程工具与平台

1. GitHub Copilot详解
   • 功能与使用方法
   • 优缺点分析
2. ChatGPT与编程助手
   • 交互式编程问答
   • 代码片段生成与解释
3. 其他AI编程工具盘点
   • Tabnine、CodeWhisperer等
   • 各自特色与适用场景

第三部分：AI辅助编程实战

1. 环境搭建与工具集成
   • IDE插件安装与配置
   • API调用与本地部署
2. 典型编程任务实战演示
   • 需求转代码
   • 代码重构与优化
   • 自动化测试用例生成
3. 多语言支持与跨平台开发
   • 主流编程语言适配情况
   • 跨平台开发中的AI应用

第四部分：AI辅助编程的优势与挑战

1. 提升开发效率与质量
   • 生产力提升案例
   • 代码质量改进
2. 面临的挑战与局限性
   • 代码安全与隐私
   • 生成代码的可维护性
   • 依赖AI的风险
3. 开发者角色的变化
   • 从“写代码”到“指导AI”
   • 新技能与思维方式

第五部分：未来展望与行业趋势

1. 生成式AI编程的未来发展方向
   • 更智能的代码理解与生成
   • 与DevOps、自动化的深度融合
2. 行业应用案例分析
   • 企业级AI编程实践
   • 开源社区与创新项目
3. 开发者如何拥抱AI编程时代
   • 持续学习与技能提升建议
   • 参与AI编程社区与生态