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AI編程之道(巧用Cursor和Windsurf高效完成任務)/人工智慧與人類未來叢書

  • 作者：關東升|責編:劉羽昭
  • 出版社：北京大學
  • ISBN：9787301379240
  • 出版日期：2026/11/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：375
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    在生成式AI重塑軟體開發範式的今天，如何真正將人工智慧的能力融入開發全流程，而不僅僅是片段式的代碼生成，成為開發者面臨的核心挑戰。本書系統性地提出「氛圍編程」這一人機協同新範式，並以業界領先的兩大AI編程工具——Cursor與Windsurf為實踐雙核，為開發者提供從理念到實戰的完整解決方案。
    本書的結構就是一次完整的軟體開發「氛圍編程」之旅。首先，從理念與工具（第1?4章）入手，建立認知基礎；通過經典的ToDoList案例（第5?6章），分別在Cursor和Windsurf中體驗「氛圍編程」的完整流程，並引入多模態能力，展示如何用草圖、語音驅動開發。其次，進入更深刻的協同與建模階段。第7章探討Cursor與Windsurf的協同作戰，以便更好地發揮各自優勢；第8?11章系統性地介紹如何利用AI進行需求澄清、原型構建、概要設計與詳細設計，打通從模糊想法到可執行技術方案的關鍵路徑。再次，本書的核心實戰——圖書管理系統開發（第12?14章），將綜合運用所學內容，展示在AI輔助下完成環境搭建、各功能模塊編碼、單元測試與多模態調試的全過程。最後，第15章的兩個綜合實戰（遊戲開發與移動應用開發），將「氛圍編程」的邊界推向更富挑戰性的領域。
    本書特色在於「全流程」與「可落地」。書中包含大量可復現的提示詞範例、配置截圖、代碼對比與問題修復記錄，旨在讓讀者不僅能理解「氛圍編程」的思想，更能真正掌握並駕馭AI，提升工程效能的「元技能」，從而在AI時代完成從「代碼編寫者」到「項目指揮者」的角色躍遷。
作者介紹
關東升|責編:劉羽昭
    關東升，國內著名iOS/Cocos技術作家，iOS技術顧問，Cocos最有價值專家（CVP），智捷課堂首席培訓專家。擔任51CTO社區iOS技術顧問，精通iOS、Android和Windows及HTML5等移動開發技術。曾先後主持開發大型網路遊戲《神農訣》的iOS和Android客戶端開發，國家農產品追溯系統的iPad客戶端開發，酒店預訂系統的iOS客戶端開發，金融系統的ios、Windows及Android客戶端開發。在AppStore上發布數款遊戲和應用軟體，擅長移動平台的應用和遊戲類項目開發。長期為中國移動研究院、方正科技、大唐電信、中國石油、工商銀行、南方航空、惠普、東軟、NTT等企事業單位提供技術咨詢及員工培訓。著有《iOS網路編程與雲端應用最佳實踐》、《iOS感測器應用開發最佳實踐》、《iOS圖形圖像、動畫和多媒體編程技術最佳實踐》、《iOS開髮指南》、《交互設計的藝術》、《Cocos2d-x實戰：C++卷》、《Cocos2d-x實戰：Lua卷》、《Cocos2d-x實戰：工具卷》、《Cocos2d-x實戰：JS卷》等專業圖書。
目錄
第1章  AI與編程方式的演變
  1.1  從手寫代碼到AI協同開發
    1.1.1  手寫代碼階段的編程特徵
    1.1.2  自動化與低代碼工具的興起
    1.1.3  生成式AI對編程模式的改變
  1.2  AI輔助編程的能力與邊界
    1.2.1  AI擅長的任務類型
    1.2.2  AI不擅長或存在風險的任務
    1.2.3  人類與AI的分工框架
  1.3  氛圍編程：新興開發方式
    1.3.1  氛圍編程的概念
    1.3.2  氛圍編程的典型工作流程
    1.3.3  氛圍編程適合的場景
  1.4  氛圍編程實踐中的優勢、風險與邊界
    1.4.1  氛圍編程的核心優勢
    1.4.2  氛圍編程的主要風險
    1.4.3  氛圍編程的適用邊界
  1.5  多模態能力與氛圍編程：推動開發體驗升級
    1.5.1  多模態帶來的編程能力擴展
    1.5.2  多模態+氛圍編程：雙重加速開發體驗
  1.6  Cursor與Windsurf：氛圍編程的兩種實現路徑
    1.6.1  Cursor：自然語言驅動的自由式氛圍編程
    1.6.2  Windsurf：結構化提示驅動的工程化氛圍編程
    1.6.3  何時選擇Cursor，何時選擇Windsurf
第2章  提示詞工程與任務描述基礎
  2.1  開發類提示詞構成
    2.1.1  目標
    2.1.2  輸入與上下文
    2.1.3  約束
    2.1.4  輸出格式
  2.2  編程提示詞的可執行性原則
    2.2.1  任務粒度控制
    2.2.2  使用結構化輸入
    2.2.3  明確技術棧與依賴
  2.3  多輪提示詞與調試
    2.3.1  錯誤的常見原因
    2.3.2  模型糾正方法
    2.3.3  提示詞的版本管理
  2.4  案例：生成帶日誌的排序函數
    2.4.1  提示詞編寫
    2.4.2  AI輸出分析
    2.4.3  提示詞優化
第3章  認識並使用Cursor
  3.1  Cursor的定位與設計理念
    3.1.1  Cursor不是ChatGPT+編輯器
    3.1.2  "代碼即上下文"的核心思想
    3.1.3  Cursor在AI編程工具生態中的位置
    3.1.4  Cursor適合解決什麼問題
    3.1.5  Cursor在氛圍編程中的角色定位
  3.2  Cursor安裝、配置與核心界面詳解

    3.2.1  安裝與系統適配
    3.2.2  項目界面介紹
  3.3  配置Cursor的行為與規則
    3.3.1  規則機制解決了什麼問題
    3.3.2  Cursor規則的分類
  3.4  案例：用Cursor生成一個簡單的計算器應用
    3.4.1  需求分析
    3.4.2  案例實現過程
    3.4.1  需求分析
    3.4.2  案例實現過程
第4章  認識並使用Windsurf
  4.1  Windsurf的定位與設計理念
    4.1.1  Windsurf的定位
    4.1.2  Windsurf的設計理念
  4.2  Windsurf安裝、配置與核心界面
    4.2.1  安裝與系統適配
    4.2.2  核心界面介紹
  4.3  Windsurf的核心概念：工作流、規則、記憶與技能
    4.3.1  工作流——把任務流程化、可復用化
    4.3.2  規則——項目級的行為約束
    4.3.3  記憶——模型的長期上下文存儲機制
    4.3.4  技能——複雜任務的執行能力模塊
  4.4  案例：使用Windsurf實現桌面計算器應用
第5章  氛圍編程實踐落地——基於Cursor/Windsurf的流程化實現
  5.1  從理念到實踐：氛圍編程如何真正落地
    5.1.1  為什麼僅理解AI編程理念還不夠
    5.1.2  氛圍編程落地的3個前提：規則、上下文與控制權
    5.1.3  從"寫代碼的人"到"做決策的人"
    5.1.4  Cursor與Windsurf在實踐層面的分工差異
  5.2  氛圍編程的典型實踐流程
    5.2.1  階段1：設想與規劃
    5.2.2  階段2：構建初始原型
    5.2.3  階段3：迭代與改進
  5.3  案例1：ToDoList工具的氛圍編程實踐（Cursor實現）
    5.3.1  階段1：設想與規劃
    5.3.2  階段2：構建初始原型
    5.3.3  階段3：在Cursor中進行迭代與改進
    5.3.4  實踐總結：Cursor在氛圍編程中的優勢
  5.4  案例2：ToDoList工具的氛圍編程實踐（Windsurf實現）
    5.4.1  階段1：設想與規劃
    5.4.2  階段2：構建初始原型
    5.4.3  階段3：在Windsurf中進行迭代與改進
    5.4.4  實踐總結：Windsurf在氛圍編程中優勢
第6章  多模態氛圍編程實踐落地——基於Cursor/Windsurf的流程化實現
  6.1  多模態輸入在氛圍編程中的工作方式
    6.1.1  從單一文本輸入到多模態輸入
    6.1.2  圖像輸入在氛圍編程中的作用
    6.1.3  音頻輸入在氛圍編程中的作用
    6.1.4  多模態輸入並不改變流程，只改變體驗
  6.2  基於圖像輸入的氛圍編程實踐

    6.2.1  案例1：基於Cursor的ToDoList工具原型草圖氛圍編程實踐
    6.2.2  案例2：基於Windsurf的ToDoList工具原型草圖氛圍編程實踐
  6.3  音頻輸入在氛圍編程中的優化與迭代應用
    6.3.1  音頻輸入在編程優化中的典型使用方式
    6.3.2  案例3：基於Cursor的音頻輸入驅動ToDoList工具優化實踐
第7章  AI在氛圍編程中的工具協同實踐——以Cursor與Windsurf為例
  7.1  功能邊界與適用場景：明確工具分工
    7.1.1  Cursor：聚焦局部編碼的實時開發編輯器
    7.1.2  Windsurf：聚焦全局統籌的項目管理工具
    7.1.3  工具協同的核心原則
  7.2  核心協同模式
    7.2.1  模式1：規劃—落地協同——用於新項目啟動
    7.2.2  模式2：重構—優化協同——用於既有項目升級
    7.2.3  模式3：文檔—代碼協同——用於團隊協作
  7.3  實戰案例
    7.3.1  案例1：開發一個原生JS待辦事項網頁應用
    7.3.2  案例2：Python銷售統計腳本的模塊化重構
    7.3.3  案例3：基於文檔—代碼協同的電商訂單模塊實現
第8章  AI驅動的需求建模與任務建模
  8.1  為何要做需求建模與任務建模
    8.1.1  從"能寫代碼"到"寫對代碼"
    8.1.2  需求建模與任務建模解決的核心問題
    8.1.3  AI輔助編程時代對建模能力的新要求
  8.2  需求建模：從模糊描述到可開發需求
    8.2.1  為什麼自然語言需求不能直接用於開發
    8.2.2  先定範圍，再談功能
    8.2.3  將用戶需求轉化為具體開發任務
  8.3  案例：圖書管理系統的需求建模與任務建模
    8.3.1  原始需求描述
    8.3.2  使用AI輔助進行需求澄清
    8.3.3  多輪澄清：從問題清單到明確答案
第9章  AI驅動的原型構建
  9.1  原型在軟體開發中的作用
  9.2  借助AI工具進行原型構建
    9.2.1  原型階段使用AI工具的基本原則
    9.2.2  原型階段適合引入的工具類型
    9.2.3  原型構建步驟
  9.3  案例：圖書管理系統的原型構建
    9.3.1  需求分析與定義
    9.3.2  案例實現過程
第10章  AI驅動的概要設計
  10.1  從原型過渡到概要設計
    10.1.1  原型的價值與邊界
    10.1.2  為什麼原型不能直接用於編碼
    10.1.3  概要設計在開發流程中的位置
  10.2  概要設計的核心內容說明
    10.2.1  系統整體架構設計
    10.2.2  模塊劃分與職責說明
    10.2.3  關鍵業務流程
    10.2.4  模塊邊界與協作方式

  10.3  AI輔助生成概要設計說明書
    10.3.1  概要設計說明書的結構
    10.3.2  示例：任務管理系統概要設計說明書
    10.3.3  使用AI生成初稿
    10.3.4  人工校驗與裁剪
  10.4  案例：圖書管理系統的概要設計
第11章  AI驅動的詳細設計
  11.1  從概要設計到詳細設計
    11.1.1  概要設計解決了什麼問題
    11.1.2  概要設計還缺什麼
    11.1.3  詳細設計在開發流程中的作用
  11.2  詳細設計的核心內容
    11.2.1  模塊設計
    11.2.2  介面設計
    11.2.3  流程設計
    11.2.4  邏輯設計
    11.2.5  資料庫設計
  11.3  AI輔助生成詳細設計說明書
    11.3.1  詳細設計說明書的基本結構
    11.3.2  示例：任務管理系統詳細設計說明書
    11.3.3  AI輔助生成詳細設計的操作流程
  11.4  案例：圖書管理系統的詳細設計
    11.4.1  案例實現過程
    11.4.2  人工檢查與調整
第12章  代碼實現：基於氛圍編程的AI輔助圖書管理系統實踐
  12.1  借助AI完成工程環境與基礎結構準備
    12.1.1  工程環境準備
    12.1.2  安裝依賴庫
    12.1.3  工程目錄與代碼骨架生成
    12.1.4  AI規則配置說明（用戶規則與項目規則）
    12.1.5  資料庫方案的確認與使用前提說明
  12.2  圖書信息查詢與列表展示實現
    12.2.1  AI輔助代碼生成
    12.2.2  功能測試
    12.2.3  迭代優化
  12.3  圖書信息新增功能實現
    12.3.1  AI輔助代碼生成
    12.3.2  功能測試
  12.4  圖書信息修改功能實現
    12.4.1  AI輔助代碼生成
    12.4.2  功能測試
  12.5  圖書信息刪除功能實現
    12.5.1  AI輔助代碼生成
    12.5.2  功能測試
  12.6  系統反饋功能實現
    12.6.1  AI輔助代碼生成
    12.6.2  功能測試
  12.7  首頁功能實現
    12.7.1  AI輔助代碼生成
    12.7.2  功能測試

第13章  單元測試：AI輔助編程下的質量保障
  13.1  為什麼需要單元測試
    13.1.1  功能測試與單元測試的關注點差異
    13.1.2  人工驗證在複雜業務中的局限性
    13.1.3  AI生成代碼的常見隱性風險
  13.2  AI輔助的圖書管理系統單元測試全流程自動化實現
第14章  調試：多模態氛圍編程下的問題定位與修復實踐
  14.1  調試範式的變化：從單點排查到多模態協作
    14.1.1  傳統調試方式的局限
    14.1.2  多模態信息在調試中的價值
    14.1.3  氛圍編程對調試過程的重構
  14.2  多模態調試的信息來源
    14.2.1  運行日誌與異常堆棧
    14.2.2  單元測試結果與覆蓋信息
    14.2.3  介面返回內容與業務輸出
    14.2.4  界面表現與功能截圖
  14.3  多模態氛圍編程下的調試流程模型
    14.3.1  問題感知與信息收集
    14.3.2  多模態上下文組織與輸入
    14.3.3  假設生成、驗證與修正
    14.3.4  修復方案確認與回歸驗證
  14.4  案例1：基於日誌與堆棧的問題定位與修復
    14.4.1  問題現象與背景
    14.4.2  多模態信息輸入與分析
    14.4.3  借助AI修復問題
  14.5  案例2：基於單元測試結果的業務邏輯問題排查與修復
    14.5.1  問題背景與測試用例設計
    14.5.2  編寫單元測試代碼
    14.5.3  運行測試
    14.5.4  單元測試結果分析
    14.5.5  借助AI修復問題
  14.6  案例3：基於功能與頁面結果的調試實踐
    14.6.1  現有圖書管理系統頁面與原型頁面對比
    14.6.2  截圖與描述信息的多模態輸入
    14.6.3  借助AI修復問題
第15章  綜合實戰：多模態氛圍編程驅動的軟體開發全流程實踐
  15.1  案例1："迷失航線"遊戲開發
    15.1.1  "迷失航線"故事背景
    15.1.2  需求分析
    15.1.3  原型設計
    15.1.4  遊戲交互原型
    15.1.5  遊戲開發全流程
    15.1.6  "迷失航線"遊戲開發實踐回顧
  15.2  案例2：MyNotes應用開發
    15.2.1  MyNotes應用背景
    15.2.2  需求分析
    15.2.3  原型設計
    15.2.4  應用開發全流程
    15.2.5  MyNotes應用項目開發實踐回顧
附錄A

  A.1  Python環境安裝
    A.1.1  Python版本選擇
    A.1.2  下載Python
    A.1.3  安裝Python
    A.1.4  環境驗證
  A.2  FastAPI框架安裝
  A.3  SQLite命令行工具——sqlite3
    A.3.1  sqlite3工具簡介
    A.3.2  下載sqlite3工具
    A.3.3  sqlite3工具安裝與環境變數配置
    A.3.4  sqlite3安裝結果驗證
    A.3.5  sqlite3基本使用示例
  A.4  sqlite3資料庫管理工具——DB Browser for SQLite
  A.5  Android Studio安裝與配置
    A.5.1  下載Android Studio
    A.5.2  安裝Android Studio
    A.5.3  Android Studio偏好設置
    A.5.4  創建Android模擬器（AVD）

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