对于编程新手来说，提升编程能力面临三座大山，首先现在很多计算机专业学生几年下来代码量非常之少，有的都不知道Github是何物。要知道编程是最能体验prctice make perfect的技能之一，在前期积累的阶段，往往要大量的去刷题，才能在面试实战时显得游刃有余。
其次现在中文网站好的技术文档资源非常稀缺，导致学生遇到编程难题不容易找到答案。
最后对于搞编程的学生来说，光是学校里的课程设计作业还有论文是远远不够的，普遍缺乏开发项目的锤炼，不知道什么是优秀的代码和设计，这样就很难提升编程能力。
所以充分的练习、好的技术文档、优秀的项目经验是学生们提升编程能力必备的硬性条件。要说以前达到这几点确实很难，所以国内编程高手也很少，但现在AI大模型的兴起，尤其是AI辅助编程，把国内国外代码环境拉到了同一起跑线。
比如我最常用的豆包AI编程，你可以用它设计脚本、解读代码、自动生成和补全代码、debug、文档注释等实现各种功能，7*24小时为你服务，跨越语言障碍。
而且豆包电脑版还支持解读代码文件和Github仓库，这是目前其他AI工具没有的。它能检索项目全部代码并为你解读，这就使学习项目开发变得非常容易，你能找到世界上最优秀的开源项目，去抽丝剥茧研究它。
举个例子，用豆包帮忙设计编程课程作业，它能给出从数据采集到模型设计等完整且可执行的建议，能大大提升学生们编程的效率，后面我会完整讲解这个案例。
豆包电脑版可以说是保姆级编程助手，你只需要在豆包官网下载软件包，并安装到本地电脑即可，一路next，非常简单。安装好的界面如下：
AI代码问答，搞定90%编程设计作业
由于豆包大模型训练了海量代码数据，比如来自Github、Gitlab、stackoverflow的高质量资源，所以它的代码生成能力异常强大，不管是简单的技术问答还是复杂的代码生成，其检索整合能力都能很好的支持。
对于一份编程课程设计作业来说，解题的第一步是让豆包提供设计思路，你需要给到清晰的提示，这里面要包括目的、步骤、输出要求等等。
prompt：我在做一个编程课程作业，请你帮我设计开发思路。该课程作业核心诉求：从电商平台采集手机商品评论数据，并设计NLP模型，对评论数据进行情感分析，挖掘用户声音，来提升和改进手机产品性能和推广策略。你只需要提供每一步的核心节点，应用技术以及注意事项，不需要面面俱到。
豆包给出了7大步骤，包括数据采集、数据预处理、标注数据集、模型选择和训练、模型评估、情感分析可视化、产品改进建议，然后针对每一步给出了技术实现方案和注意事项。
比如数据采集使用Python requests+bs4来实现，但注意遵守网站爬虫协议，以及应对反爬的措施等。
有了框架之后就好办了，首先开始写代码采集数据，如果你不擅长爬虫技术，豆包完全可以包办。
假如采集某电商网站上vivo手机的评论数据，你需要给到url等有效信息，并修饰下提示语。
prompt：现在请你帮我采集如下商品链接中手机的评论数据，请设计python采集脚本，并将采集的评论数据存储到excel中。你需要注意以下几点事项，首先保证能处理动态页面、登陆、验证码等限制，其实需要可以翻页获取更多的评论，最后要保证遵守网站协议，避免过度请求导致IP被封。链接如下：https://example.com/100116111138.html
然后豆包会根据你的需求给出一段Python脚本用于采集评论数据，它使用的是selenium模拟浏览器来采集数据，是比较合理的方案。
你可以放大代码框，并能提问不清楚的代码，让豆包解释和修改代码，以及debug等操作，非常的方便。
当然代码可能会由于不同电脑配置原因产生报错，需要你在执行过程中进行调试，最后采集到数据如下：
这样就完成了第一步，开始第二步的数据预处理工作，对采集到的数据进行清洗等处理，用于NLP建模使用。这一步也完全可以交给豆包来处理，你只需要提出具体需求，它能很好的完成数据预处理这种脏活累活，这里就不多讲了。
对于一般的数据分析课程设计来说，建模是最具备技术含量的一个环节，你可以去网上搜集优秀的建模项目，让豆包帮你分析给到灵感。
解读本地代码文件，代码阅读不再繁琐
很多学生会从Kaggle、Github、Heywhale等平台去找一些好的数据挖掘项目，来作为自己的作业参考。
如果是以前，那得挨个阅读项目里每个文件每段代码，才能搞清楚其中的逻辑，对紧急项目来说非常的浪费时间。
豆包能支持上传代码文件或者文件夹，然后对其进行解析，你可以直接提问该项目的细节，豆包会基于上下文进行回答，大大的节省了检索的时间。
前面的课程设计到了NLP建模的阶段，你不知道该怎么做，这时候室友偷偷给了你一份之前学长做的优秀设计案例，基于Word2Vec+SVM对电商的评论数据进行情感分析，里面包含了各种py文件，你想参考参考再做打算。
这时候你可以把这份文件夹上传到豆包上，让它介绍下这个项目并提问里面的代码细节。
可以看到，豆包轻松读取了该文件所有代码，并且对该项目主要内容做了解读，你可以针对特定文件和代码进行提问。
如果你想修改代码文件，豆包支持转到Marscode上进行编辑，Marscode是字节专门设计的AI编程器，对于文件夹里的每个代码文件都能修改、运行，以及AI生成、解释等。
这样你就能直接将好的代码思路引用到自己的代码中，并接入数据进行调试，非常的方便。
如果你觉得本地导入文件效率低，那豆包支持直接连接Github仓库，并进行代码问答和优化等操作。
解读Github仓库代码文件，快速学习优秀项目
Github是全球最大的代码仓库，各种优秀开源项目层出不穷，作为学生想要实战练手，Github是不二之选。
这不最近DeepSeek开源周，在Github连续开源5个项目，如果自己看不懂，你可以放到豆包上让它解读，好好研究下前沿技术。
针对这次课程设计作业，需要考虑的点还很多，比如设计一套好用的分词算法，来对电商评论进行高效准确的分词处理。
刚好老师要求不能直接用第三方库，需要做改造优化，这时候你想到了中文分词明星工具-jieba，研究下它的设计原理，借鉴到自己的作业里。
jieba是开源项目，代码托管在Github上，这时候你可以用豆包直接连接该仓库，输入仓库链接即可打开。
然后你提问豆包，jieba中文分词的主要设计思想是什么？
这时候你知道jieba采用了多种分词模式，并且基于前缀词典的词图扫描，和动态规划查找最大概率路径的方法实现了高效分词，原来是这样！
接着你需要对jieba进行定制化改造，让它适合电商评论的分词模式，豆包会给出详细的建议，包括自定义词典、停用词处理、调整分词模式、新词发现与调整词频、结合词性标注等方法。
这样你就可以获得一个适合该项目的分词模型，豆包就是这么的方便实用。
据我所知，连接github仓库是豆包独有的功能，其他AI工具都还不支持。
到此为止，在豆包协助下，整个课程设计项目其实已经完成一大半了，花费的时间比传统模式少了一半以上，这就是AI的神奇之处。
使用豆包AI编程开发Python AI小应用
豆包对编程的支持非常之全面，从一个小小的课程设计作业就能看出来，各个环节都能打辅助。
其实豆包也可以充当一个独立开发工程师，只需要提一个需求，它就能开发出一个完整应。
prompt：设计一个Python GUI应用，采用tkinter库，功能是AI对话聊天框，用户可以直接和AI聊天，AI应用采用豆包API，要求界面简洁、功能稳定，代码可执行。
豆包很快给出解决方案和代码，我们打开marscode，修改下接口代码并填入key，便可以得到如下的聊天界面。
可以看到，豆包能直接开发代码应用，值得玩的地方还是很多的。
总结
豆包不光包含传统AI编程的代码生成、补全、解释、debug等功能，还支持代码文件导入、github仓库连接等操作，可以说对计算机专业在校学生来说非常的友好，对提升代码能力也是相当有帮助。
