Python 迭代法高效生成費波那西數列

費波那西數列在程式開發和演算法設計中經常出現，理解其生成方法至關重要。本文提供的 Python 迭代法程式碼，以簡潔易懂的方式實作了數列生成，並針對不同輸入條件進行了邊界處理，確保程式碼的穩固性。除了核心演算法，文章也涵蓋了程式碼安全、自主式 AI 助手等相關議題，並以 GitHub Copilot 的實際應用案例，展現 AI 工具在軟體和硬體開發中的潛力。

透過迴圈逐步計算數列值，避免遞迴方法可能造成的堆積疊溢位問題，同時兼顧程式碼簡潔性和可讀性。程式碼中清晰的邊界條件處理，確保了函式在各種輸入情況下的正確性。此外，文章也探討了程式碼安全性和自主式 AI 助手等議題，並以 GitHub Copilot 在 AMD、Shopify 和 Accenture 的應用案例說明 AI 工具如何提升開發效率和程式碼品質。

Python 迭代法生成費波那西數列

在數學中，費波那西數列是一個著名的序列，其特點是每個數都是前兩個數的和。本文將介紹如何使用迭代法在 Python 中生成費波那西數列。

程式碼實作

以下是使用迭代法生成費波那西數列的 Python 函式 generate_fibonacci。這個函式接受一個整數 n 作為引數，並傳回前 n 個費波那西數。

def generate_fibonacci(n):
    if n <= 0:
        return []
    elif n == 1:
        return [0]
    elif n == 2:
        return [0, 1]

    fib_sequence = [0, 1]
    for i in range(2, n):
        next_value = fib_sequence[-1] + fib_sequence[-2]
        fib_sequence.append(next_value)

    return fib_sequence

內容解密：

• 函式定義：定義一個名為 generate_fibonacci 的函式，它接受一個整數 n 作為引數。
• 邊界條件處理：
  • 當 n 小於等於 0 時，傳回空列表。
  • 當 n 等於 1 時，傳回只包含第一個費波那西數 [0] 的列表。
  • 當 n 等於 2 時，傳回包含前兩個費波那西數 [0, 1] 的列表。
• 初始化序列：使用列表 fib_sequence 初始化前兩個費波那西數 [0, 1]。
• 迭代計算：使用 for 輪迴從第 2 個位置開始，計算每個後續的費波那西數。每次迭代中，將上兩個數相加得到下一個數，並將其追加到列表中。
• 傳回結果：最後傳回包含前 n 個費波那西數的列表。

安全與隱私

在設計提示語時，保持安全與隱私至關重要。以下是一些關鍵考量：

• 避免敏感資訊：提示語中不應包含任何個人識別資訊（PII），例如使用者的姓名或電子郵件地址。例如，不應使用「如何解決 John Doe 報告的登入問題？」而是應該說「如何解決使用者報告的登入問題？」
• 避免洩露系統細節：不要在提示語中透露任何敏感的系統資訊。例如，不要說「如何修復生產伺服器 IP 192.168.1.1 的資料函式庫連線錯誤？」而是應該說「如何修復一般資料函式庫連線錯誤？」
• 避免鼓勵不正當行為：提示語不應引導使用者進行不正當或非法活動。例如，可以問「如何檢測和防止 SQL 注入？」但不應問「如何利用網站上的 SQL 漏洞？」
• 多樣性與包容性：使用中立且包容的語言來避免任何歧視或排他性的詞語。這有助於確保互動的公平性和包容性。

自主式 AI 助手

自主式 AI 助手不僅能夠根據提示語生成步驟，還能夠創造性地制定解決方案。它們能夠利用專業資料函式庫（如 Pinecone 和 Chroma DB）進行複雜的詞嵌入處理。

自主式 AI 助手的工作流程

假設我們希望建立一個基本的天氣應用程式並附帶使用者登入系統。以下是自主式 AI 助手可能採取的步驟：

• 設計使用者介面（UI）：繪製基本佈局、選擇配色方案和字型、設計圖示等圖形元素。
• API 整合：搜尋可靠的天氣資料 API、確定要顯示的資料點、編寫程式碼以取得和更新天氣資料。
• 位置選擇功能：建立搜尋欄或下拉選單讓使用者選擇位置、將其與 API 整合。
• 錯誤處理：處理失敗的 API 呼叫或無效的位置輸入等錯誤。
• 任務優先順序排序：優先設定 API 整合、專注於 UI、進行位置選擇功能和錯誤處理。
• 迭代改進：檢查生成的程式碼和當前狀態、識別剩餘任務或新任務、重複建立和優先順序排序步驟。

棒棒糖增強型產生技術（RAG）

棒棒糖增強型產生（RAG）是一種技術，能夠讓生成式 AI 應用程式存取外部資料來源（如向量資料函式庫），從而使模型能夠更好地理解具體知識並增強回應。

RAG 的應用場景

RAG 在處理複雜軟體開發任務時特別有用：

• 解決錯誤和故障：開發者遇到錯誤或問題時，RAG 能夠從論壇或錯誤資料函式庫中找到修復方法和解決方案。
• 改程式式碼審查：RAG 能夠從公司內部資源中提取最佳實踐、標準和必須遵守的規則，幫助改程式式碼審查流程。
• 加速測試過程：在測試階段，RAG 能夠找到各種測試情境和模式、根據專案需求調整這些模式、幫助快速製作測試案例或指令碼。

GitHub Copilot

在本章節中，玄貓將探討 GitHub Copilot，簡稱 Copilot。它被認為是 AI 程式碼助手領域的長官者，甚至有人稱其為「殺手級應用程式」。這主要是因為它擁有先進的程式碼建議、生成及解釋能力，能夠顯著提升開發者的生產力。Copilot 能夠理解並預測程式碼模式，根據上下文提供建議，不僅節省時間，還幫助編寫更高效且少錯誤的程式碼。

本章節將探討 Copilot 的各個導向：價格、設定方法以及它提供的所有酷炫功能。同時，也會實事求是地探討其缺點。此外，玄貓會提供一些實用的技巧來最大化其使用效果。我們也不會停留在這裡：還會看到 Copilot 如何透過合作夥伴計劃與其他公司合作。本章節旨在全面展示 Copilot 的能力範圍。

Copilot 的起源與技術背景

2021 年 6 月，微軟推出了 GitHub Copilot。GitHub 的 CEO Nat Friedman 在部落格中將其描述為「AI 成對程式設計工具」，旨在透過協助開發者更高效地完成任務來加快其工作流程。

Copilot 是微軟與 OpenAI 合作的成果。最初，它使用了一個名為 Codex 的大語言模型，這是 GPT-3 的一種變體，專門針對程式設計進行了最佳化。微軟透過整合一種名為填充中間（FIM）的新方法來增強該語言模型的能力，這使得它能夠更好地理解程式碼上下文。這項改進提升了程式碼建議的品質並縮短了回應時間。受到更先進的 GPT-3.5 Turbo 驅動後，接受率顯著提升。

為了提高安全性，該工具整合了一個 AI 系統來即時阻止高風險的程式碼模式，特別關注硬編碼憑證和 SQL 注入等漏洞。

定價與版本

Copilot 提供 30 天免費試用期。試用期結束後，有三個選擇：

Copilot for Individuals

個人版本每月費用為 $10 或每年 $100 訂閱。它提供多行函式建議等功能，能夠使您的編碼工作流程更加順暢。其中一個亮點功能是加速測試生成，這是確保程式碼可靠和穩定的關鍵因素。此外，它還具有遮蔽易受攻擊的程式碼模式的功能。同時，它也防止任何可能與公開程式碼相似的建議，確保您建立的是獨特且原創的內容。

Copilot for Business

企業版包含每月每位使用者 $19 的費用，並提供個人版本中的所有功能以及一些針對企業設計的額外福利。它簡化了許可證管理，這對於公司處理其訂閱和存取許可權非常有幫助。還有一個功能可以在整個組織中管理策略，幫助確保治理的一致性和所有專案的一致性。其中一個關鍵亮點是其頂級隱私保護措施，這對於保護敏感企業資料至關重要。此外，它還支援企業代理伺服器，確保公司網路中的安全且流暢連線。

GitHub Copilot Enterprise

企業版每月每位使用者收費 $39。企業版本的一大特色是允許在內部程式碼函式庫上進行訓練。企業版本提高了開發者的效率，因為工具開始提供更準確的程式碼建議。它促進了更好的實踐並遵守安全規則。它根據開發者內部編寫方式以及他們喜愛的 API、框架和包進行定製。

企業版另一個優勢是可以在經典語言如 COBOL 和 Fortran 上進行訓練。通用大語言模型可能不太有效處理這些語言，因為缺乏來自公開倉函式庫的訓練資料當然也沒有任何關於您公司專有語言的瞭解。

GitHub 系統還透過持續掃描公司倉函式庫來增強企業版本的模型。例如，它專注於最近的提取請求和合併以及喜歡和不喜歡的反饋等方向。所有這些都幫助突出公司正在使用最新方法和策略。

擁有自定義模型有助於在整個組織中傳播知識。AI 捕捉並分享隱藏在程式碼中的細微知識。隨著不斷訓練 AI 認知保持最新狀態隨著時間變化程式碼函式庫跟隨變化使其幫助更加精準同時對組織來說處理好AI工具混合到開發流程中的隱私和智慧財產權風險非常重要

未來趨勢與挑戰

2023 年 Gartner 的研究顯示，不到 10% 的大型企業已經開始使用 AI 辦理程式設計工具。這種猶豫主要來自安全性和精準度方面的擔憂。然而隨著技術快速進步越來越多公司開始考慮採用AI工具未來可能性很大根據Gartner研究未來會接受以其帶來巨大好處無法忽視。

def generate_test_cases(test_function):
    """
    Generate test cases for the given test function.

    Parameters:
    test_function (function): The function to generate test cases for.

    Returns:
    list: A list of generated test cases.
    """
    # Example implementation
    test_cases = []
    # Logic to generate test cases
    return test_cases

內容解密：

上述 Python 函式 generate_test_cases 用於根據給定測試函式生成測試案例列表。該函式接受一個 test_function 作為引數並傳回一個測試案例列表。

1. 函式定義：generate_test_cases 是一個 Python 函式。
2. 引數：test_function 是一個需要生成測試案例的函式。
3. 傳回值：函式傳回包含生成測試案例的列表。
4. 實作邏輯：該函式目前只包含一行註解 # Logic to generate test cases 表示邏輯部分需要具體實作。
5. 技術選型：Python 作為一種動態型別語言非常適合用於測試案例生成。
6. 設計考量：該函式設計目的是透過自動生成測試案例來提高測試覆寫率和測試效率。
7. 潛在改進：可以新增更多詳細的錯誤處理機制或擴充套件以支援不同型別測試案例生成。

應用場景及實務考量

Copilot 在多種開發環境中都展現出色能力：從簡單任務到複雜系統設計都可以應用到：

• 快速原型開發：Copilot 能夠快速生成初步程式碼框架以便快速原型開發。
• 程式碼重構：透過提供智慧化建議幫助重構現有程式碼增加可維護性。
• 技術學習：對新手開發者而言Copilot可以作為學習工具幫助理解不同程式設計概念。
• 團隊協作：促進團隊成員之間分享最佳實踐和知識。

啟用及設定

以下是啟用及設定 GitHub Copilot 的基本步驟：

1. 安裝 Visual Studio Code 或其他支援外掛 IDE：目前 GitHub Copilot 支援多種整合開發環境 (IDE)，如 Visual Studio Code、JetBrains IDEs 等。
2. 安裝 Copilot 外掛：在 IDE 中安裝 GitHub Copilot 外掛。
3. 登入 GitHub 帳戶：登入您的 GitHub 帳戶以啟用 Copilot 功能。
4. 選擇訂閱計劃：根據需求選擇適合您的訂閱計劃（個人、企業或企業版）。
5. 啟動及設定：完成以上步驟後即可開始使用 GitHub Copilot 提供智慧化建議。

最佳實踐與技巧

以下是一些提升 GitHub Copilot 效果最佳實踐：

• 明確註解及檔案說明：好的註解及檔案說明能夠幫助 AI 模型更好地理解您想要達成之目標。
• 分段處理複雜問題：對於複雜問題可以先分解再逐步解決以獲得更精準建議。
• 經常反饋改進：根據AI提供之結果給予正反饋（喜歡/不喜歡）幫助AI模型持續改進。
• 持續更新知識函式庫：定期更新程式碼函式庫中的內容讓 AI 模型保持最新狀態以提供準確建議。

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle

title Python 迭代法高效生成費波那西數列

package "安全架構" {
    package "網路安全" {
        component [防火牆] as firewall
        component [WAF] as waf
        component [DDoS 防護] as ddos
    }

    package "身份認證" {
        component [OAuth 2.0] as oauth
        component [JWT Token] as jwt
        component [MFA] as mfa
    }

    package "資料安全" {
        component [加密傳輸 TLS] as tls
        component [資料加密] as encrypt
        component [金鑰管理] as kms
    }

    package "監控審計" {
        component [日誌收集] as log
        component [威脅偵測] as threat
        component [合規審計] as audit
    }
}

firewall --> waf : 過濾流量
waf --> oauth : 驗證身份
oauth --> jwt : 簽發憑證
jwt --> tls : 加密傳輸
tls --> encrypt : 資料保護
log --> threat : 異常分析
threat --> audit : 報告生成

@enduml

此圖示展示了啟動及設定 GitHub Copilot 的流程圖：

1. 起始（A）：設定流程起始點。
2. 安裝 IDE（B）：首先需要安裝支援 GitHub Copilot 外掛之 IDE（如 VS Code）。
3. 安裝外掛（C）：在 IDE 中安裝 GitHub Copilot 外掛。
4. 登入 GitHub（D）：登入您的 GitHub 帳戶以啟用 Copilot 功能。
5. 選擇訂閱計劃（E）：根據需求選擇適合您之訂閱計劃（如個人版或企業版）。
6. 啟動及設定（F）：完成以上步驟後即可啟動並設定 GitHub Copilot。
7. 完成（G）：設定完成後即可開始使用智慧化建議功能。

硬體程式設計的實務案例

高效開發硬體：AMD 的創新

AMD 簡介

Advanced Micro Devices（AMD）成立於 1969 年，是中央處理器（CPU）領域的先驅。目前，AMD 在資料中心、嵌入式系統、遊戲平台及個人電腦等領域均為半導體產業的長官者。與軟體開發不同，硬體開發要求開發者對硬體系統有深入的瞭解。硬體不像一般軟體，可以在通用電腦上執行，而是直接與硬體進行溝通。因此，精確性和相容性成為硬體開發中的關鍵挑戰。

精確性的重要性

由於硬體開發中任何微小的錯誤都可能導致巨大的經濟損失和時間耽誤，精確性至關重要。修復韌體問題通常需要重新審視製造流程，這可能會延誤數月，影響產品的市場競爭力。因此，「快速行動並打破一切」的敏捷開發理念在此無法奏效。韌體開發者必須投入大量時間和精力進行詳細規劃和廣泛測試，以確保韌體在與硬體配對之前是堅固且無錯誤的。

AMD 實施 Copilot 的經驗

2023 年，AMD 檢視了 Copilot 的功能，並設立了高標準。在一個試點專案中，AMD 為 Verilog 和 SystemVerilog 等硬體描述語言（HDL）建立了自定義版本的 Copilot。HDL 是專門用於描述電子電路架構、設計和功能的程式語言，特別適用於數字邏輯電路。它們對於在不同抽象層次上建模和類別比電子系統至關重要。

預期之外的結果

試點專案的結果超出預期。令人驚訝的是，Copilot 生成的程式碼風格與 AMD 的標準更加符合，甚至優於其自家程式設計師的作品。這一改進如此顯著，以至於一些程式設計師從高度可定製化的文字編輯器 Vim 轉向採用 Visual Studio Code 作為其 IDE。

電子商務平台：Shopify 的創新

Shopify 簡介

Shopify 是一家營運電子商務網站平台的公司，在美國市場佔有率約 10%，歐洲市場則約 6%。這使得 Shopify 需要維護龐大的基礎設施，包括約 300 個公開倉函式庫和 5,000 個私人倉函式庫。此外，Shopify 每天進行約 1,500 次佈署。

Copilot 的應用

Shopify 是最早採用 Copilot 的公司之一，這一工具顯著提升了開發者的生產力。目前，近 2,000 名 Shopify 開發者使用這一工具，其中 70% 的開發者認為其有幫助，75% 的開發者經常使用它。Copilot 提供的程式碼建議中有約 26% 被接受。

值得注意的觀察

1. 程式碼建議的價值：即使開發者未採用某些建議，這些建議仍能激發更好的程式碼創意。
2. 採用率隨時間增加：使用量隨時間增加並不奇怪，因為需要時間來調整日常工作流程並適應新功能。
3. 資深開發者採用率：在早期階段，資深開發者對 Copilot 的興趣較低，但隨著他們看到其他同事取得實際成果後逐漸接受。
4. 學習增強：Copilot 激勵開發者嘗試新語言或框架。例如，Rust 語言在 Shopify 中得到更多採用。

自從引入 Copilot 以來，Shopify 的程式碼函式庫中已經有超過一百萬行程式碼是使用此工具編寫的。

全球技術服務：Accenture 的創新

Accenture 簡介

Accenture 是一家專注於幫助客戶透過創新技術和系統提升營運和增長的大型專業服務組織。該公司在全球超過120個國家擁有733,000多名員工。

Copilot 在 Accenture 的應用

2023 年，Accenture 選擇了450名內部開發者進行 Copilot 的測試專案。該公司沒有設定特定任務或目標，而是讓所有參與者按照日常工作流程使用 Copilot。

六個月試點結果

• 程式碼接受率：Copilot 提供的建議中有35%被接受且經過程式碼檢查後仍然保留。
• 生產力提升：提交請求增加了50%，合併率提升了15%。
• 效率增強：構建次數增加50%，成功率提升45%。

96%的開發者從第一天起就感受到成功。

根據這些結果，Accenture 決定將 Copilot 全球推廣至其50,000名開發者。

資安保障：GitHub Copilot 的安全機制

Gartner 對超過2,000名首席資訊官（CIO）進行調查後發現，66%的CIO計劃在2023年將最多資源投入網路及資訊安全。面對日益複雜且普遍化的網路威脅，安全漏洞可能導致巨大財務損失、聲譽受損、法律問題以及營運中斷。此外，資料隱私法規日益嚴格，CIO 需謹慎遵守以避免罰款並維持客戶信任。

GitHub 對安全問題高度重視，並根據LLM技術研發了一套能夠即時識別和修復不安全編碼模式的系統。GitHub Advanced Security 功能由 Copilot 助理：

• 實時程式碼掃描：檢查安全漏洞及編碼錯誤

透過這些機制，GitHub Copilot 不僅提升了開發效率，還大幅強化了程式碼安全性，為企業提供全面且穩健的解決方案。