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2024 年可以说是 AI 编程领域大爆发的一年，各种形态的工具如雨后春笋般出现。本系列文章将介绍几类典型的 AI 编程工具。
说到编程，很多人会认为，它是程序员的 “专利”，跟我没关系。但实际上，AI 的出现彻底打破了这种 “专利”。
这里举个例子，魔法群里有一位医生，他想为糖尿病患者做一个小程序，用来记录血压、提醒吃药。但他完全不会编程，怎么办？
他从零开始摸索 AI 编程工具，花了 10 天的业余时间开发出了这个小程序的 1.0 版本。包含完整的前后端功能，并且完成了部署和上架，实实在在帮到了他的患者。
（这位医生朋友的小程序截图）
这个例子让魔法哥感触很深，也更有动力写下这个系列文章，带领更多 “零基础” 的同学在 AI 的帮助下实现自己心中所想！
这应该是大家最容易上手的 AI 编程方式。
简单来说，就是把自己的需求告诉 ChatGPT 这样的智能对话助手，让它生成代码（通常是 Python 代码）。然后把生成的代码保存为程序文件，在本地运行。
（通过 ChatGPT 对话生成代码）
这种方式确实比较快捷，但也有一些局限性：
出现问题不好排查，我们需要把报错信息反馈给 ChatGPT，让它修改。然后再重试。
通常只能生成代码片段，比较适合生成简单的脚本，无法编写稍大一些的程序。
在网页对话界面和代码编程器之间来回切换，效率不高。
后来 ChatGPT 还推出了 Canvas 这样的工作台界面，一定程度上提升了生成和修改代码的便利性。但上述局限性还是存在。
（ChatGPT 的 Canvas 界面）
代码解释器是 ChatGPT 的付费套餐提供的一项功能，又名 “高级数据分析”，它在数据分析方面确实比较擅长。不过，实际上它还是一个通用的代码生成和运行工具。
（通过代码解释器进行数据分析）
它不仅可以帮我们生成代码，还可以帮我们直接运行代码，甚至还可以根据代码运行所产生的错误信息自动修正。
ChatGPT 在调用 “代码解释器” 时，为每次对话提供了一个独立的 Python 运行环境，可以处理我们上传的各种类型的文件。
后来这项能力也成为 GPTs 内置的五大工具之一。此外，ChatGPT 的竞争对手 Claude 也提供了类似的功能。
（代码解释器应用案例）
（可查看代码解释器生成的代码）
（代码解释器可以自我纠错）
魔法哥曾经写过一篇文章《买了 ChatGPT 会员却没用过 “代码解释器”？亏了，快看这三个案例》，详细介绍了代码解释器的应用场景，这里就不展开了。
代码解释器相对于前一种方式的优势在于：
它同样也有一些局限：
本文介绍了 AI 编程最直观的两种方式，你是否尝试过呢？
在后续文章中，魔法哥将由浅入深，介绍更多的 AI 编程工具，帮助大家找到最顺手的 AI 编程方式。各位新朋友请关注公众号，下次更新不迷路：
如果你希望 快速入门 AI 编程工具，掌握编程技能，在 AI 时代抢占先机，请务必拿下魔法哥的这本新书！目前京东自营全网底价，正是入手的好时机。
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2024 年可以说是 AI 编程领域大爆发的一年，各种形态的工具如雨后春笋般出现。本系列文章将介绍几类典型的 AI 编程工具。
零基础也能编程
说到编程，很多人会认为，它是程序员的 “专利”，跟我没关系。但实际上，AI 的出现彻底打破了这种 “专利”。
这里举个例子，魔法群里有一位医生，他想为糖尿病患者做一个小程序，用来记录血压、提醒吃药。但他完全不会编程，怎么办？
他从零开始摸索 AI 编程工具，花了 10 天的业余时间开发出了这个小程序的 1.0 版本。包含完整的前后端功能，并且完成了部署和上架，实实在在帮到了他的患者。
（这位医生朋友的小程序截图）
这个例子让魔法哥感触很深，也更有动力写下这个系列文章，带领更多 “零基础” 的同学在 AI 的帮助下实现自己心中所想！
ChatGPT 等智能对话助手
这应该是大家最容易上手的 AI 编程方式。
简单来说，就是把自己的需求告诉 ChatGPT 这样的智能对话助手，让它生成代码（通常是 Python 代码）。然后把生成的代码保存为程序文件，在本地运行。
（通过 ChatGPT 对话生成代码）
这种方式确实比较快捷，但也有一些局限性：
出现问题不好排查，我们需要把报错信息反馈给 ChatGPT，让它修改。然后再重试。
通常只能生成代码片段，比较适合生成简单的脚本，无法编写稍大一些的程序。
在网页对话界面和代码编程器之间来回切换，效率不高。
后来 ChatGPT 还推出了 Canvas 这样的工作台界面，一定程度上提升了生成和修改代码的便利性。但上述局限性还是存在。
（ChatGPT 的 Canvas 界面）
代码解释器
代码解释器是 ChatGPT 的付费套餐提供的一项功能，又名 “高级数据分析”，它在数据分析方面确实比较擅长。不过，实际上它还是一个通用的代码生成和运行工具。
（通过代码解释器进行数据分析）
它不仅可以帮我们生成代码，还可以帮我们直接运行代码，甚至还可以根据代码运行所产生的错误信息自动修正。
ChatGPT 在调用 “代码解释器” 时，为每次对话提供了一个独立的 Python 运行环境，可以处理我们上传的各种类型的文件。
后来这项能力也成为 GPTs 内置的五大工具之一。此外，ChatGPT 的竞争对手 Claude 也提供了类似的功能。
（代码解释器应用案例）
（可查看代码解释器生成的代码）
（代码解释器可以自我纠错）
魔法哥曾经写过一篇文章《买了 ChatGPT 会员却没用过 “代码解释器”？亏了，快看这三个案例》，详细介绍了代码解释器的应用场景，这里就不展开了。
代码解释器相对于前一种方式的优势在于：
它同样也有一些局限：
小结
本文介绍了 AI 编程最直观的两种方式，你是否尝试过呢？
在后续文章中，魔法哥将由浅入深，介绍更多的 AI 编程工具，帮助大家找到最顺手的 AI 编程方式。各位新朋友请关注公众号，下次更新不迷路：
如果你希望 快速入门 AI 编程工具，掌握编程技能，在 AI 时代抢占先机，请务必拿下魔法哥的这本新书！目前京东自营全网底价，正是入手的好时机。
祝阅读愉快！
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