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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在人工智能赋能软件开发（AI Coding）快速发展的背景下，编程方式正在从“人工编写”为主逐步转向“人机协同生成”。本课程第3课围绕 iFlyCode 智能编程助手，系统展示大模型在数据分析建模、可视化生成、机器学习任务构建以及网络安全检测中的应用路径，体现了“模型即生产力”的新型开发范式。课程强调理论认知与工程实践并重，形成“工具能力 + 数据分析能力 + AI建模能力”三位一体的训练体系。课程材料来源于AI大学堂开源教学内容，课程目录如下：

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文章目录

一.数据分析基本概念及内容回顾

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3次课的核心目标在于引导学习者掌握 iFlyCode 驱动的 AI 编程流程，理解大模型在程序生成与智能分析中的作用机理。从工程角度看，iFlyCode 通过“提示词 → 代码生成 → 迭代优化”的闭环模式，显著降低编程门槛，提高开发效率。从方法论角度，课程强调将数据分析任务结构化为标准流程，使大模型能够在明确语义约束下生成可执行、可解释、可优化的代码。

该课程同时强化学生对 AI Coding 工具在不同任务中的适配能力，包括可视化分析、回归预测、聚类发现、分类识别以及网络入侵检测等多种典型场景，从而构建跨领域的智能开发能力。

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2.什么是数据分析

课程回顾了标准数据分析生命周期：数据采集 → 数据预处理 → 探索性分析 → 建模 → 评估 → 可视化表达。这一流程的本质是将现实问题转化为可计算结构，再通过算法建模提取规律。在AI Coding环境下，该流程被重构为“任务语义描述驱动的代码自动生成链”，使分析流程从“手工实现”转向“模型辅助构建”。

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3.常用数据分析库

数据分析库的引入（如 Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn）不仅构成工具基础，也为大模型生成代码提供语义锚点，使模型输出更具可执行性。

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二.iFlyCode基本功能及用法

1.什么是iFlyCode

iFlyCode 是基于讯飞星火认知大模型的智能编程插件，支持代码生成、代码解释、优化、单元测试等功能，体现了大模型在软件工程中的嵌入式应用模式。其本质属于 “编程认知增强系统”，通过自然语言理解实现代码层面的智能补全与推理。 其支持 VSCode 和 IntelliJ IDEA，形成 IDE 内嵌式人机协同开发环境。

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2.iFlyCode安装及登录

其安装过程如下图所示：
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3.代码解释与行间注释

该功能体现了大模型在程序语义理解方面的能力。通过对 KMeans 代码的解释与逐行注释，学习者能够理解算法逻辑、参数含义及执行流程。这种“代码可解释生成”能力对于初学者构建算法认知至关重要。

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4.对话交互与代码解释

对话模式允许开发者进行“语义级调试”，通过自然语言描述需求或错误现象，模型生成优化代码或修复建议。这种方式将传统 Debug 过程转化为“知识推理过程”，提高问题定位效率。

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5.代码优化与单元测试

iFlyCode 支持自动生成测试用例，使代码质量控制前移至生成阶段。课程强调利用大模型分析 ValueError 等异常，通过语义对齐定位特征维度错误，实现“生成—验证—修复”的闭环开发模式。

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三.基于iFlyCode的可视化分析代码生成

1.HTML 统计可视化生成

通过提示词驱动生成 HTML+JS 趋势图代码，实现编程语言热度可视化。此过程体现了 “自然语言到前端代码”的跨模态生成能力。课程强调提示词优化对代码可运行性的影响，展示了大模型生成代码的可控性问题及解决方案。

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2.Python 关系图谱生成

通过 Networkx 库构建李白人物关系图谱，展示大模型在图结构建模与可视化表达中的应用。这一过程体现了语义信息向结构化网络表达的转换能力，是知识图谱可视化的典型实践。

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四.基于iFlyCode的鸢尾花回归聚类分类分析

1.回归分析代码生成

课程利用线性回归模型建立花瓣宽度与长度之间的函数关系，强调模型解释性与拟合可视化的重要性。

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2.聚类分析代码生成

通过聚类发现数据内在结构，展示无监督学习在模式发现中的作用。

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3.随机森林分类分析代码生成

课程展示监督学习模型构建流程，并通过混淆矩阵评估模型性能。

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课程同时引入错误调试案例，强调大模型辅助 Debug 的工程价值。

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五.基于iFlyCode的网络入侵智能检测器构建

1.网络入侵检测

首先介绍网络入侵检测的基本流程，包括数据采集、特征工程、建模识别等步骤，强调数据安全分析的系统性。

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2.NSL-KDD 数据集描述

说明该数据集在入侵检测研究中的标准地位及类别划分。

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3.数据预处理

课程利用大模型生成 Python 预处理代码，实现 One-Hot 编码、标准化等操作，体现大模型在数据工程阶段的预处理应用。

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4.基于随机森林的网络入侵检测器构建

构建基于传统机器学习的检测器，并评估性能。

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5.基于深度学习的网络入侵检测器构建

展示深度学习在入侵检测中的应用，强调 CNN 的局部特征提取与 BiLSTM 的序列建模能力。

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七.课程总结与课后实践作业

本课程通过 iFlyCode 展示了 AI Coding 的完整实践路径，体现了大模型在编程教育、数据科学和网络安全领域的赋能能力。学习者不仅掌握工具操作，更建立了“语义驱动开发”的认知模式，为未来智能软件工程奠定基础。

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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(By:Eastmount 2026-02-09 周一写于贵阳 http://blog.csdn.net/eastmount/ )

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