人工精选《ChatGPT全栈开发—帮你写代码、改bug、做测试、搞项目》
先判断值不值得学:这门课解决什么工作场景 很多程序员对大语言模型的认知还停留在“让它帮我写个冒泡算法”或“解释一段报错信息”,这种零敲碎打的提问方式很难真正提高开发效率。这门课针对的痛点正是这个:如何把大模型作为真正的结对编程搭档,贯穿写代码、排查缺陷、补全测试用例和推进项目进度的工作流。它不教怎么
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先判断值不值得学:这门课解决什么工作场景
很多程序员对大语言模型的认知还停留在“让它帮我写个冒泡算法”或“解释一段报错信息”,这种零敲碎打的提问方式很难真正提高开发效率。这门课针对的痛点正是这个:如何把大模型作为真正的结对编程搭档,贯穿写代码、排查缺陷、补全测试用例和推进项目进度的工作流。它不教怎么调接口,也不讲模型微调原理,而是聚焦在真实的研发场景里——比如前端组件怎么快速生成、Java后端的复杂业务逻辑怎么拆解给模型、测试用例怎么让它按边界值补全。如果你平时写代码时经常被重复性劳动拖慢节奏,或者想转岗全栈但卡在前后端联调经验不足,这门课的切入点很务实。
适合什么基础,建议先看哪几块
这套资料默认你已经具备基本的编程常识,至少能独立看懂一门语言的语法,知道项目是怎么跑起来的。完全没写过代码的纯零基础读者,建议先补一点前端或Java入门再来看,否则直接进入项目实战会跟不上节奏。如果你是有实际项目经验的开发者,可以直接跳到岗位场景应用的部分,对照自己日常的技术栈重点看。资料前半部分讲了大模型在不同研发岗位的具体用法,这一段建议先快速过一遍,建立整体认知;后半部分进入全栈实战,这是核心,建议按顺序跟着走,不要跳着看,因为后面的项目模块是层层递进的。
资料怎么配合练习,学完能独立做什么
看这门课最大的误区就是只当视频看。正确的用法是:开两个屏幕,一边播放讲解,一边开着自己的开发环境和对话窗口同步操作。讲到生成某个模块时,你先自己尝试写提示词,跑一遍看结果,再对比视频里的写法,找差距。改Bug和做测试的部分尤其要动手,拿自己平时工作中的真实代码丢进去练,比跟着课程示例练收获大得多。学完这套资料,你应该能独立完成一个完整全栈项目的搭建:从前端页面生成、后端接口编写,到自动化测试用例补全,整个流程都能借助大模型提效。更重要的是,遇到报错或卡壳时,你不再只是无脑复制错误信息去搜,而是知道怎么把问题拆解成模型能理解的上下文,精准拿到可用的修复方案。
替代你的不是AI,而是比你更懂AI编程的人。黑马大咖老师手把手教你用ChatGPT写代码、改bug、做测试、搞项目,课程采用纯项目实战的模式——包含Java、前
课程目录
* 第一章 ChatGPT如何为程序员赋能/
* 课程安排/
* 01.课程安排
* ChatGPT背景介绍/
* 01.ChatGPT背景介绍
* ChatGPT在代码场景应用/
* 01.ChatGPT在代码场景应用
* 不同的岗位,如何使用ChatGPT/
* 01.ChatGPT在岗位场景应用-Java开发工程师参考
* 02.ChatGPT在岗位场景应用-前端开发工程师参考
* 03.ChatGPT在岗位场景应用-大数据开发工程师参考
* 04.ChatGPT在岗位场景应用-人工智能开发工程师参考
* 05.ChatGPT在岗位场景应用-测试开发工程师参考
* 06.总结和下一步安排
* 第二章 ChatGPT全栈实战开发/
* 【Java项目】基于ChatGPT的瑞吉外卖系统开发/
* 01.ChatGPT在Java中的应用
* 02.多轮对话和编写文档
* 03.项目介绍和环境搭建
* 04.设计数据表
* 05.登录功能开发 第二次
* 06.登录拦截
* 07.登出
* 08.设计员工表
* 09.新增员工
* 10.利用AOP实现时间字段自动填充
* 11.全局异常处理类0628
* 12.查询员工
* 13.购物车
* 14.bito的基本用法
* 15.利用bito阅读代码
* 16.利用bito代码重构
* 17.利用bito加注释和清理调试代码
* 18.利用bito单元测试
* 【前端项目】基于ChatGPT的面经H5项目开发/
* 01.项目介绍
* 02.项目搭建
* 03.初始化配置
* 04.注册
* 05.登录
* 06.首页布局
* 07.面经页面布局
* 08.面经列表
* 09.收藏
* 10.我的
* 【大数据项目】基于ChatGPT的出行大数据平台项目/
* 01.项目目录及学习目标
* 02.项目介绍
* 03.项目数据集介绍
* 04.基于ChatGPT实现数仓构建
* 05.基于ChatGPT实现数仓分析-ODS层构建
* 06.基于ChatGPT实现数仓分析-DWD层构建
* 07.基于ChatGPT实现数仓分析-DWD层构建-下
* 08.基于ChatGPT实现数仓分析-DWM层构建
* 09.基于ChatGPT实现数仓的分析-APP层构建-上
* 10.基于ChatGPT实现数仓的分析-APP层构建-下
* 11.基于ChatGPT及Sqoop实现数据导出-上
* 12.基于ChatGPT及Sqoop实现数据导出-下
* 13.FineBI实现数据的可视化
* 14.项目总结
* 15.项目开发环境说明
* 【人工智能项目】基于ChatGPT的细粒度车型识别项目/
* 01.导言
* 02.项目介绍
* 03.车型识别总流程
* 04.数据集获取
* 05.图像增强
* 06.模型构建
* 07.模型训练
* 08.模型预测
* 09.模型部署
* 10.项目总结
* 【测试项目】ChatGPT实现UI自动化测试/
* 01.课程目标
* 02.项目介绍
* 03.UI自动化测试实现方案
* 04.测试用例分析
* 05.登录-页面对象封装
* 06.登录-生成测试用例
* 07.登录-运行调试脚本
* 08.搜索商品-页面对象封装
* 09.搜索商品-生成测试用例
* 10.搜索商品-运行调试脚本
* 11.加入购物车-页面对象封装
* 12.加入购物车-生成测试用例
* 13.加入购物车-运行调试脚本
* 14.代码优化





