在大模型技术快速演进的背景下，软件开发正经历从“代码书写驱动”向“智能语义驱动”的范式转型。AI Coding 作为这一转型的核心形态，依托大语言模型的理解、生成与推理能力，使开发者能够通过自然语言表达需求，由 AI 协同完成代码设计、实现与优化。这种新模式正在显著降低编程门槛、提升开发效率，并推动软件工程进入智能协作时代。

本系列课程《AI Coding入门与实战》由 科大讯飞 与 CSDN 合作推出，并在“AI大学堂”平台面向公众开放。课程以大模型技术和AI Coding为基础，以真实开发案例为载体，系统讲解 AI Coding（iFlyCode） 的理论框架、技术原理与工程实践场景。在此特别感谢科大讯飞在大模型与智能编程工具领域的技术支持，以及 CSDN 在开发者生态建设方面的持续推动，使该课程得以面向更广泛学习者。

我们诚挚建议对人工智能编程、智能开发工具以及未来软件工程形态感兴趣的学习者，前往 AI大学堂平台 系统学习本系列课程。课程涵盖从概念认知、工具使用到项目实践的完整体系，适合高校学生、科研人员及工程开发者持续进阶。 学习者可在 AI大学堂官方网站或课程平台中搜索课程名称：

代码开源地址：

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当前，传统以语法驱动为核心的开发模式，逐步向以语义理解与人机协作为特征的智能编程范式演进。本课程是AI大学堂开源系列课程《AI Coding入门与实战》 的第二课，聚焦于通用大模型在代码生成任务中的方法论与实践应用。课程通过结构化教学，从编程基础到复杂分析任务，完整呈现了如何利用国产大模型（如讯飞星火、DeepSeek）作为智能编程助手，实现从需求理解到代码生成、调试优化的全流程。本文旨在为AI辅助编程的教学与实践提供一套可复用的学术框架与案例参考。课程目录如下：

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文章目录

一.通用大模型制作网页版个人简历

1.课程概况

该课程系统讲解AI Coding入门及实战应用内容，涵盖AI Coding基本概念、主流AI Coding工具及应用。课程以项目驱动为导向，基于科大讯飞iFlyCode工具，从数据分析、网页制作、图像处理、桌面应用编程、网站开发、科学研究编程等经典场景，详细讲解大模型赋能AI Coding的过程及用法，逐步培养初学者掌握AI辅助编程的能力，帮助其实现从基础入门到综合应用的跨越。课程兼顾理论与实践，注重工具操作、案例分析和编程思维的培养，旨在让大家真正能在编程开发、科研与工作中高效使用AI Coding，建立起AI Coding从零到一的过程。

第2次课《基于通用大模型的代码生成》，旨在利用通用大模型开启AI Coding之旅，通过易于上手且更熟悉的通用大模型让大家了解AI Coding背后的原理及基本用法。课程首先通过上一次课的作业带领大家了解网页代码生成过程，再详细剖析数据分析及机器学习代码生成案例。

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2.通用大模型制作网页版个人简历——讯飞星火

该案例展示了生成式模型在结构化网页开发中的可控应用。通过规范化提示词（包括基本信息、教育经历、科研竞赛、实践经验、专业技能等要素），大模型可自动生成HTML网页代码。此过程体现了提示工程对生成质量与可解释性的关键影响。该案例同时锻炼学生对“代码可读性、模块结构与前端布局逻辑”的审查能力。

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二.Python编程语言的基本用法

尽管以AI生成为焦点，课程并未忽视编程基础的重要性。本部分系统回顾了Python作为AI开发主力语言的核心语法要素，包括变量与数据类型、控制流（条件与循环）、函数定义及文件操作。其学术价值在于阐明：扎实的语法基础是有效评估、调试与优化大模型生成代码的前提。只有理解代码的内在逻辑，开发者才能与AI进行高效“对话”，将模糊需求转化为精准的提示词，并对生成结果进行批判性检验与集成。

1.Python基本概念及优势

Python作为AI领域的核心编程语言，在科学计算、机器学习、数据挖掘等方向具有生态优势。课程强调其在大模型生成代码后的理解、调试与二次开发中的桥梁作用。

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2.Python基础语法

该部分介绍变量、数据类型、输入输出、注释规范等内容。

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3.条件语句和循环语句

通过if语句与for/while循环，使学生理解程序流程控制在数据分析任务中的重要性。

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4.函数和文件操作

强调模块化设计思想与文件读写机制，为后续数据分析与模型训练提供技术基础。

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5.常用AI库及课程推荐

常用AI库能更好地赋能大家开展AI Coding和数据分析，代表性的库包括NumPy、Pandas、SciPy、Scikit-learn、Matplotlib等。

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三.数据分析基本概念

课程从科学研究的范式出发，阐释了数据分析的标准流程——从数据采集、预处理、探索性分析到建模与可视化。在此基础上，重点论述了AI Coding如何在此流程中扮演“加速器”与“创新催化剂”的角色。这一定位揭示了AI并非取代数据分析师的专业判断，而是将其从繁琐的编码中解放，更聚焦于问题定义、逻辑设计与结果阐释。

1.什么是数据分析

课程从数据采集、预处理、EDA分析、建模、验证、可视化等方面构建完整分析流程框架。该流程是后续大模型代码生成案例的理论基础。

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2.数据分析Coding及应用

AI Coding赋能场景包括企业智能分析、科研数据处理、商业决策支持与医疗数据分析等领域，生成式AI在真实生产环境中的已具应用潜力。

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四.基于讯飞星火的可视化分析代码生成

本模块是课程的核心实践环节，通过四个由浅入深的案例，全景式展示了代码生成的多样性与递进性。

1.思维导图可视化

该案例展示大模型对结构化知识的表达能力，实现ATT&CK知识的可视化呈现。

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2.流程图可视化

该案例说明大模型在算法流程图自动构建方面的应用价值。

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3.HTML统计报表可视化

结合前端技术生成交互式数据报表，体现AI Coding在BI可视化中的实用性。

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4.Python关系图谱可视化

利用NetworkX库实现人物关系网络建模，展现大模型对复杂数据结构建模的支持。

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五.基于讯飞星火的鸢尾花回归聚类分类分析

本案例选择经典鸢尾花数据集，完整演示了AI生成标准机器学习代码的能力。

  • 回归分析：生成线性回归模型，预测花瓣长度与宽度的关系，并输出拟合方程与评估指标。
  • 聚类分析：生成K-Means聚类代码，可视化簇分布与中心点。
  • 分类分析：生成支持向量机（SVM）分类代码，并完成模型评估。

该案例证明了通用大模型能够准确调用Scikit-learn等主流库API，遵循机器学习建模的标准流程，为快速原型构建提供了强大支持。

1.回归分析代码生成

该部分将构建花瓣宽度与长度之间的回归关系，体现模型拟合与统计解释能力。

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2.聚类分析代码生成

该案例实现无监督学习任务，展示聚类结果的可视化表达。

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3.SVM分类分析代码生成

该部分完成多类别分类任务并输出评估指标，说明监督学习流程。

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六.基于DeepSeek的文本挖掘AI Coding

本模块聚焦于更复杂的自然语言处理任务，展示了AI在文本分析全链条中的应用。

1.数据预处理及词云可视化分析

以“贵州黄果树瀑布旅游评论”为例，生成包括数据读取、中文分词（Jieba）、停用词过滤与词云图生成的完整代码。重点探讨了如何通过提示词工程引导模型处理中文文本的特殊性，并引出对生成结果中“中性词过多”等典型问题的优化思考。

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2.评论LDA主题挖掘代码生成

案例引导大模型生成LDA模型的实现代码，用于从评论数据中自动发现潜在主题。这体现了大模型对非监督学习复杂算法的理解与实现能力。

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3.基于机器学习的情感分析代码生成

该案例生成了基于TF-IDF特征与朴素贝叶斯分类器的情感分析代码。

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4.基于CNN-BiLSTM的情感分析代码生成

该案例介绍如何生成基于CNN-BiLSTM混合神经网络的分类模型代码。通过对比，课程生动说明了大模型能够根据需求复杂度，提供从浅层模型到深层架构的不同技术选型与代码实现，展现了其对算法体系的知识广度与代码适配深度。

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七.课程总结与课后实践作业

本课程通过对一系列连贯案例的学术化剖析，实证了当前通用大模型在代码生成领域已具备广泛的实用价值。课程的成功之处在于构建了一个“基础-应用-拓展”的立体教学框架，将AI Coding的核心技能“精准的需求分析、结构化的提示工程、系统性的代码评估与迭代优化”贯穿始终。总之，本课不仅是一系列技术操作指南，更是一次关于人机协同编程范式的思想启蒙。

展望未来，AI辅助编程的教育应进一步强调：

  • 1）人类程序员的架构设计权与核心判断力不可替代；
  • 2）提示词工程将发展为一项重要的元编程技能；
  • 3）对生成代码的安全性、效率与可维护性的审查至关重要。

本课程的开源实践（GitHub: AI-Coding-iFlyCode）为后续教学与研究提供了宝贵的资产。

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Eastmount已正式开启《AI Coding》专栏，将持续发布关于大模型辅助编程、国产AI IDE工具评测、AI自动化开发实战等系列内容，欢迎关注专栏，一起探索智能开发的前沿趋势，不断学习与精进。基础性文章，希望对您有所帮助，写得不好的地方还请海涵！

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