GitHub Copilot. Wprowadzenie. Efektywne programowanie z asystentem AI

Informacje szczegółowe Pokaż wszystkie

Seria:	O'Reilly
Oprawa:	Miękka
Wydawnictwo:	Helion
Rok wydania:	2026
Ilość stron:	280

81,99 zł

Cena okładkowa: 89,00 zł

Wyślemy 19.08.2026

Darmowa dostawa z DPD Pickup od 159 zł

Do darmowej dostawy brakuje Ci: 159,00 zł

Koszt dostawy od 6,99

Opis

Idea, by komputer asystował w pisaniu kodu, jeszcze niedawno wydawała się nierealna lub co najmniej odległa. Dziś to codzienność. Wśród dostępnych rozwiązań wyróżnia się GitHub Copilot, który wykorzystuje sztuczną inteligencję, by analizować kontekst, przewidywać intencje programisty i proponować gotowe rozwiązania. To nie tylko narzędzie, ale także dowód na to, jak szybko AI stała się integralną częścią procesu twórczego w świecie technologii.Dzięki tej książce radykalnie zwiększysz swoją produktywność z pomocą generatywnej sztucznej inteligencji dostępnej w środowisku GitHub Copilot. Nauczysz się szybszego pisania kodu, łatwiejszego przygotowywania testów i opracowywania rzetelnej dokumentacji. Poznasz też zaawansowane możliwości, takie jak autonomiczne dodawanie funkcji i automatyczne przeglądanie żądań pobierania. Poza podstawami zaznajomisz się z trybami Copilot Edits, Agent i Vision. Zaczniesz również tworzyć własne rozszerzenia Copilota i tym samym zyskiwać dodatkowe możliwości bez względu na to, z którego języka korzystasz.Ta książka jest praktyczna, przemyślana i oparta na codziennej pracy programistów z kodem!Andrew Stellman, programista, kierownik zespołu, instruktor i autorW książce między innymi: zastosowanie AI do analizy i zrozumienia trudniejszych fragmentów kodu i algorytmów tryb uzupełniania kodu w edytorze i interfejs konwersacyjny przekształcanie promptów w działające funkcje, testy i dokumentację optymalizacja wyników generowanych przez AI za pomocą kontekstu i promptów opracowywanie funkcji i refaktoryzacja kodu z użyciem AITo najlepszy przewodnik po potężnym narzędziu, jakim jest GitHub Copilot!Tom Taulli, autor książki Programowanie wspomagane sztuczną inteligencją

Szukasz więcej propozycji? Zobacz nasze tytuły z kategorii informatyka lub z serii O'Reilly

Szczegóły

Autor: Brent Laster
Wydawnictwo Helion
Seria O'Reilly
Oprawa: Miękka
Rok wydania: 2026
Ilość stron: 280
Stan: nowy, pełnowartościowy produkt
Model: 9788328934740
ISBN: 9788328934740
EAN: 9788328934740
Wymiary: 23.5 x 16.5 cm
Dane producenta: HELION S.A., ul. KOŚCIUSZKI 1C, 44-100 Gliwice, Polska, gpsr@grupahelion.pl

Recenzje

Dodaj recenzję

Sprawdź zasady dodawania i publikowania recenzji >

Co przeczytać po zakończeniu GitHub Copilot. Wprowadzenie. Efektywne programowanie z asystentem AI

Jeżeli interesuje Cię GitHub Copilot, prawdopodobnie szukasz sposobów na praktyczne wykorzystanie asystentów kodu, poprawę jakości projektów oraz zrozumienie technologii stojących za nimi. Poniższe tytuły pomogą rozszerzyć umiejętności od programowania wspomaganego AI po projektowanie systemów i rzetelne praktyki inżynierskie.

1. Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury, Chris Albon
Zbiór praktycznych receptur do rozwiązywania typowych problemów w uczeniu maszynowym przy użyciu Pythona. Skupia się na gotowych wzorcach i sprawdzonych technikach feature engineeringu, treningu i ewaluacji. Pomaga szybko przenosić pomysły w działające eksperymenty i unikać typowych pułapek. Dobry wybór, gdy chcesz szybko przełożyć teorię na działające prototypy.
2. JavaScript w praktyce. Stwórz twitterowego bota, system sygnalizacyjny LED i inne projekty z użyciem Node.js i Raspberry Pi, Lynn Beighley
Zestaw praktycznych projektów z użyciem JavaScript, Node.js i Raspberry Pi, pokazujący realne zastosowania w prototypach i automatyzacji. Pokrywa zarówno aspekty wejścia-wyjścia, jak i integrację z zewnętrznymi usługami i urządzeniami. Przydatna, gdy chcesz wykorzystać Copilota do szybkiego tworzenia prototypów webowych i sprzętowych. Daje inspiracje i gotowe wzorce, które łatwo wdrożyć w praktyce.
3. Uczenie głębokie od zera. Podstawy implementacji w Pythonie, Seth Weidman
Krok po kroku wprowadza w podstawy uczenia głębokiego z praktycznymi implementacjami w Pythonie. Omówione architektury sieci neuronowych i techniki treningu pomagają zrozumieć mechanizmy działania modeli generatywnych. Przydatna lektura dla tych, którzy chcą modyfikować modele lub lepiej rozumieć ich zachowanie. Daje narzędzia do samodzielnego eksperymentowania i eksperckiej oceny wyników.
4. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe dla programistów. Praktyczny przewodnik po sztucznej inteligencji, Laurence Moroney
Przystępne wprowadzenie do sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego z perspektywy programisty. Tłumaczy podstawowe koncepcje i architektury, które stoją za narzędziami generatywnymi. Umożliwia lepsze rozumienie ograniczeń i możliwości modeli, co pomaga w ocenianiu jakości wygenerowanego kodu. Przydatna lektura, jeśli chcesz sięgnąć głębiej niż samo używanie Copilota.
5. Czysty kod w Pythonie. Twórz wydajny i łatwy w utrzymaniu kod. Wydanie II, Mariano Anaya
Skupia się na zasadach czystego kodu specyficznych dla Pythona, z praktycznymi wskazówkami dotyczącymi stylu i struktury. Pokazuje, jak przekształcić automatycznie wygenerowane fragmenty w kod łatwy do utrzymania i testowania. Pomaga unikać antywzorców i uczy tworzenia czytelnych API i modułów. Szczególnie wartościowa dla tych, którzy intensywnie korzystają z Copilota w projektach Pythonowych.
6. Język C dla małych urządzeń. Krótki kod o wielkich możliwościach, Marc Loy
Krótkie, praktyczne wprowadzenie do języka C w kontekście małych urządzeń i systemów wbudowanych. Wyjaśnia zasady pisania efektywnego i przewidywalnego kodu w warunkach ograniczonych zasobów. Przydatne, by zrównoważyć wygodę podpowiedzi AI z koniecznością precyzyjnej kontroli nad sprzętem. Uczy dyscypliny programistycznej niezbędnej przy niskopoziomowych projektach.
7. C# 10 i .NET 6 dla programistów aplikacji wieloplatformowych, J Ark Price
Kompleksowe wprowadzenie do nowoczesnego C# i platformy .NET 6 z naciskiem na tworzenie aplikacji wieloplatformowych. Opisuje nowe funkcje języka i praktyki, które ułatwiają pisanie zwięzłego i wydajnego kodu. Zawarte przykłady dobrze współgrają z pracą z Copilotem przy budowaniu aplikacji w ekosystemie Microsoft. Przydatna pozycja dla programistów C#, którzy chcą łączyć narzędzia AI z nowoczesnym stackiem.
8. Kompendium blockchain. Technologia i jej zastosowania, Grzegorz Sobiecki
Kompendium wyjaśniające zasady działania technologii blockchain oraz jej praktyczne zastosowania. Porusza kwestie bezpieczeństwa, decentralizacji i projektowania rozwiązań opartych na rozproszonym łańcuchu bloków. Przydatne, gdy Copilot generuje szkielety smart kontraktów - pozwala lepiej ocenić ich poprawność i ryzyka. Dobra baza dla programistów tworzących aplikacje rozproszone.
9. Spring. Wstęp do programowania aplikacji, Paweł Kamiński
Wstęp do frameworka Spring i sposobu projektowania aplikacji w Javie z wykorzystaniem jego mechanizmów. Pokazuje praktyczne wzorce, konfigurację i testowanie aplikacji backendowych. Dobre uzupełnienie dla użytkowników Copilota pracujących z Javą, którzy chcą efektywnie tworzyć i utrzymywać serwisy. Pomaga łączyć generowane fragmenty kodu z solidnymi wzorcami architektonicznymi.
10. Programowanie wspomagane AI. Automatyzacja pracy programisty dzięki ChatGPT i GitHub Copilot, Ajit Jaokar
Kompendium o tym, jak narzędzia takie jak ChatGPT i Copilot zmieniają codzienną pracę programisty. Wyjaśnia procesy automatyzacji zadań, podniesienia produktywności i radzenia sobie ze złożonymi problemami. Przydatne, by zrozumieć szerszy kontekst zastosowań dużych modeli językowych poza samym edytorem kodu. Dobre uzupełnienie dla osób chcących przełożyć koncepcje na praktyczne zmiany w pracy zespołu.
11. Ekscytujący internet rzeczy. Realizuj praktyczne projekty IoT z wykorzystaniem Raspberry Pi 5, Raspberry Pi Pico oraz Pythona, Colin Dow
Praktyczny przewodnik po projektach IoT z Raspberry Pi i Pico oraz użyciem Pythona w zastosowaniach sprzętowych. Wyjaśnia kwestie integracji, komunikacji z czujnikami i podstawowe wzorce projektowe dla urządzeń brzegowych. Przydatna, gdy chcesz przyspieszyć prototypowanie urządzeń z pomocą asystenta kodu, jednocześnie zachowując kontrolę nad warstwą sprzętową. Dobra pozycja dla twórców łączących oprogramowanie i elektronikę.
12. Podstawy architektury oprogramowania dla inżynierów, Neal Ford
Podstawy architektury oprogramowania przedstawione w sposób praktyczny i zorientowany na inżynierię. Omawia wzorce projektowe, decyzje architektoniczne i metody analizy systemów, co ułatwia podejmowanie świadomych wyborów podczas korzystania z automatycznych podpowiedzi. Pomaga zrozumieć konsekwencje projektowe proponowanych rozwiązań i planować skalowalne systemy. Dobra lektura dla osób odpowiedzialnych za projekt i spójność całego systemu.
13. Programuj ze sztuczną inteligencją. Twórz kod w Pythonie z wykorzystaniem GitHub Copilot i ChatGPT, Daniel Zingaro
Praktyczny poradnik koncentrujący się na wykorzystaniu Copilota i ChatGPT przy tworzeniu kodu w Pythonie. Zawiera przykłady przepływów pracy, sposoby formułowania promptów i integrację z narzędziami deweloperskimi. Pomaga zamienić sugestie generowane przez AI w poprawny, testowalny kod. Szczególnie wartościowa dla programistów Pythona, którzy chcą szybko wdrożyć asystenta do swojego stacku.
14. Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python, Bruce Peter
Książka skupiona na praktycznych aspektach statystyki niezbędnych w data science i ocenie modeli. Wyjaśnia kluczowe metody, które pomagają w analizie danych, walidacji wyników i interpretacji predykcji. Przydatna, gdy chcesz samodzielnie ocenić efektywność modeli wykorzystywanych w narzędziach asystujących programowanie. Dobra baza dla osób, które pracując z AI, chcą podejmować świadome decyzje dotyczące danych i metryk.
15. Refaktoryzacja domenowa. Przewodnik DDD po przekształcaniu architektury monolitycznej w systemy modu, Alberto Acerbis
Poradnik dotyczący refaktoryzacji monolitu w kierunku architektury modularnej i mikroserwisów z perspektywy DDD. Omawia techniki podziału domeny, migracji i zarządzania złożonością biznesową podczas modernizacji systemów. Przydatny, gdy AI pomaga generować zmiany w kodzie - uczy, jak wprowadzać je bez ryzyka degradacji architektury. Daje narzędzia do planowania bezpiecznej transformacji istniejących aplikacji.
16. C++ w systemach wbudowanych. Skuteczna migracja z C do nowoczesnego C++, Amar Mahmutbegović
Poradnik migracji z C do nowoczesnego C++ w kontekście systemów wbudowanych, z uwzględnieniem bezpieczeństwa i wydajności. Omawia techniki zarządzania zasobami, testowania i wzorce pozwalające unikać typowych błędów. Przydatna lektura dla inżynierów systemów, którzy chcą korzystać z asystentów kodu, ale muszą dbać o ograniczenia sprzętowe. Pomaga w bezpiecznym stosowaniu bardziej zaawansowanych językowych mechanizmów.
17. Vibe coding i przyszłość kodowania. Od programisty do dewelopera ery AI, Addy Osmani
Refleksja nad nowymi paradygmatami pracy z kodem, gdzie intencja programisty staje się głównym interfejsem współpracy z modelami. Omawia koncepcję 'vibe coding' i sposoby współpracy z modelami w procesie tworzenia oprogramowania. Daje perspektywę na to, jak zmienia się rola programisty w erze AI i jak organizować pracę zespołu. Przydatna, by spojrzeć dalej niż pojedyncze podpowiedzi i zaplanować długofalowe zmiany w procesie wytwarzania oprogramowania.
18. Domain-Driven Design w transformacji systemów. Skuteczna modernizacja legacy bez zbędnego ryzyka, Carola Lilienthal
Książka koncentruje się na zastosowaniu Domain-Driven Design podczas transformacji systemów legacy, minimalizując ryzyko. Wyjaśnia strategie iteracyjnej modernizacji i mapowanie domeny na rozwiązania technologiczne. Przydatna, gdy w procesie transformacji wspomaga nas AI - uczy, jak zachować spójność modelu biznesowego i jakości kodu. Daje praktyczne wskazówki dla architektów i senior developerów.
19. Zarządzanie urządzeniami Apple, Charles Edge
Praktyczny przewodnik po zarządzaniu urządzeniami Apple w środowisku biznesowym i administracyjnym. Wyjaśnia procesy wdrożeniowe, bezpieczeństwo i narzędzia automatyzacji specyficzne dla ekosystemu Apple. Może pomóc programistom pracującym nad integracjami i aplikacjami dla sprzętu Apple lepiej zrozumieć kontekst wdrożeniowy. Przydatna pozycja, jeśli rozwijasz oprogramowanie kierowane do użytkowników i urządzeń Apple.
20. Czysty kod. Podręcznik dobrego programisty, Robert C. Martin
Klasyka o zasadach pisania przejrzystego, utrzymywalnego i testowalnego kodu. Pokazuje techniki refaktoryzacji, formatowania i projektowania, które ułatwiają współpracę z generowanymi fragmentami kodu. Przydatna lektura, by wyniki pracy Copilota były czytelne i łatwe do utrzymania przez zespół. Pomaga budować nawyki, które zmniejszają długi technologiczne.

Te książki tworzą zróżnicowany zestaw - od praktycznych poradników po głębsze podstawy teoretyczne - które ułatwią efektywną pracę z Copilotem i rozwój zawodowy. Warto zajrzeć do kilku pozycji, by dopasować wiedzę do swoich projektów i języków, których używasz.

Zobacz, dlaczego warto nam zaufać

Doskonała komunikacja, perfekcyjne podejście do klienta, realizacja szybka i całkowicie zgodna z zamówieniem, do tego dobra cena, czyli całość na piątkę.

Anyszka