附录B 参考资料
本附录收录了与Context Engineering相关的重要参考资料，包括AI辅助开发、上下文工程、代码生成等领域的经典著作、学术论文、在线资源等，为读者深入学习和研究提供指引。
经典著作
AI辅助开发与代码生成
《AI辅助编程：GitHub Copilot实战指南》
- 作者：Mark Pearce
- 出版社：O'Reilly Media
- 简介：GitHub Copilot的实用指南和最佳实践
《人工智能编程范式》（Paradigms of Artificial Intelligence Programming）
- 作者：Peter Norvig
- 出版社：Morgan Kaufmann
- 简介：AI编程的经典教材，涵盖符号推理和知识表示
《代码生成技术》（Code Generation Techniques）
- 作者：Steven S. Muchnick
- 出版社：Morgan Kaufmann
- 简介：编译器和代码生成的理论与实践
《软件工程：实践者的研究方法》（Software Engineering: A Practitioner's Approach）
- 作者：Roger S. Pressman
- 出版社：McGraw-Hill
- 简介：软件工程的系统性方法论
上下文工程与需求分析
《需求工程：过程与技术》（Requirements Engineering: Processes and Techniques）
- 作者：Gerald Kotonya, Ian Sommerville
- 出版社：John Wiley & Sons
- 简介：需求工程的理论基础和实践方法
《领域驱动设计》（Domain-Driven Design）
- 作者：Eric Evans
- 出版社：Addison-Wesley
- 简介：以领域为中心的软件设计方法
《系统分析与设计》（Systems Analysis and Design）
- 作者：Kenneth E. Kendall, Julie E. Kendall
- 出版社：Pearson
- 简介：系统分析和设计的综合指南
代码质量与工程实践
《代码整洁之道》（Clean Code）
- 作者：Robert C. Martin
- 出版社：Prentice Hall
- 简介：编写可读、可维护代码的艺术
《重构：改善既有代码的设计》（Refactoring）
- 作者：Martin Fowler
- 出版社：Addison-Wesley
- 简介：系统性改进代码结构的方法论
《代码大全》（Code Complete）
- 作者：Steve McConnell
- 出版社：Microsoft Press
- 简介：软件构建的经典指南，强调代码质量和可读性
学术论文
AI辅助编程研究
"Evaluating Large Language Models Trained on Code"
- 作者：Mark Chen et al.
- 期刊：arXiv preprint
- 年份：2021
- 摘要：评估在代码上训练的大型语言模型的性能
"CodeT5: Identifier-aware Unified Pre-trained Encoder-Decoder Models for Code Understanding and Generation"
- 作者：Yue Wang et al.
- 会议：EMNLP 2021
- 摘要：面向代码理解和生成的统一预训练模型
"InCoder: A Generative Model for Code Infilling and Synthesis"
- 作者：Daniel Fried et al.
- 期刊：arXiv preprint
- 年份：2022
- 摘要：用于代码填充和合成的生成模型
上下文工程理论
"Context-Aware Software Engineering: A Roadmap"
- 作者：Anind K. Dey
- 会议：ICSE 2001
- 摘要：上下文感知软件工程的发展路线图
"Requirements Engineering for Context-Aware Systems"
- 作者：Keith Cheverst et al.
- 期刊：Requirements Engineering Journal
- 年份：2000
- 摘要：上下文感知系统的需求工程方法
代码质量与度量
"A Metrics Suite for Object Oriented Design"
- 作者：Shyam R. Chidamber, Chris F. Kemerer
- 期刊：IEEE Transactions on Software Engineering
- 年份：1994
- 摘要：面向对象设计的度量套件
"Cyclomatic Complexity of Computer Programs"
- 作者：Thomas J. McCabe
- 期刊：IEEE Transactions on Software Engineering
- 年份：1976
- 摘要：程序复杂度的度量方法
在线资源
AI编程工具与平台
GitHub Copilot
- 网址：https://github.com/features/copilot
- 简介：GitHub的AI编程助手
OpenAI Codex
- 网址：https://openai.com/blog/openai-codex/
- 简介：OpenAI的代码生成模型
Tabnine
- 网址：https://www.tabnine.com
- 简介：AI驱动的代码补全工具
Replit Ghostwriter
- 网址：https://replit.com/site/ghostwriter
- 简介：Replit的AI编程助手
开发者社区与知识库
Stack Overflow
- 网址：https://stackoverflow.com
- 简介：全球最大的程序员问答社区
GitHub
- 网址：https://github.com
- 简介：代码托管和协作平台
Hugging Face
- 网址：https://huggingface.co
- 简介：机器学习模型和数据集平台
Papers with Code
- 网址：https://paperswithcode.com
- 简介：机器学习论文和代码资源
代码质量工具
SonarQube
- 网址：https://www.sonarqube.org
- 简介：代码质量管理平台
CodeClimate
- 网址：https://codeclimate.com
- 简介：自动化代码审查和质量分析
ESLint
- 网址：https://eslint.org
- 简介：JavaScript代码质量检查工具
Prettier
- 网址：https://prettier.io
- 简介：代码格式化工具
博客与个人网站
AI与编程领域专家
Andrej Karpathy's Blog
- 网址：https://karpathy.github.io
- 简介：深度学习和AI领域的深度思考
Sebastian Ruder's Blog
- 网址：https://ruder.io
- 简介：自然语言处理和机器学习研究
Distill.pub
- 网址：https://distill.pub
- 简介：机器学习的可视化解释
软件工程实践
Martin Fowler's Blog
- 作者：Martin Fowler
- 网址：https://martinfowler.com
- 简介：软件设计和架构的权威观点
Joel on Software
- 作者：Joel Spolsky
- 网址：https://www.joelonsoftware.com
- 简介：软件开发的深度思考
播客与视频
AI与编程播客
The AI Podcast (NVIDIA)
- 简介：人工智能技术和应用的讨论
Lex Fridman Podcast
- 简介：AI、机器学习和技术哲学的深度对话
Software Engineering Daily
- 简介：软件工程和技术趋势的日常讨论
YouTube频道
Two Minute Papers
- 简介：AI和机器学习论文的快速解读
3Blue1Brown
- 简介：数学和算法的可视化解释
Yannic Kilcher
- 简介：机器学习论文的详细解析
会议与活动
AI与机器学习会议
NeurIPS (Neural Information Processing Systems)
- 简介：机器学习和神经网络的顶级会议
ICML (International Conference on Machine Learning)
- 简介：机器学习领域的权威会议
ICLR (International Conference on Learning Representations)
- 简介：表示学习的专业会议
软件工程会议
ICSE (International Conference on Software Engineering)
- 简介：软件工程领域的顶级会议
FSE (Foundations of Software Engineering)
- 简介：软件工程基础研究会议
ASE (Automated Software Engineering)
- 简介：自动化软件工程会议
期刊与杂志
学术期刊
IEEE Transactions on Software Engineering
- 简介：软件工程研究的权威期刊
ACM Transactions on Software Engineering and Methodology
- 简介：软件工程方法论研究
Journal of Machine Learning Research
- 简介：机器学习研究的开放期刊
行业杂志
Communications of the ACM
- 简介：计算机科学的综合性期刊
IEEE Software
- 简介：软件工程实践和趋势
工具与框架
AI开发框架
TensorFlow
- 网址：https://www.tensorflow.org
- 简介：Google开源的机器学习框架
PyTorch
- 网址：https://pytorch.org
- 简介：Facebook开源的深度学习框架
Transformers (Hugging Face)
- 网址：https://huggingface.co/transformers/
- 简介：预训练Transformer模型库
代码分析工具
Tree-sitter
- 网址：https://tree-sitter.github.io
- 简介：增量解析库，用于语法高亮和代码分析
Language Server Protocol
- 网址：https://microsoft.github.io/language-server-protocol/
- 简介：编程语言服务器协议
研究机构与实验室
学术机构
MIT CSAIL
- 简介：麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室
Stanford AI Lab
- 简介：斯坦福大学人工智能实验室
CMU Software Engineering Institute
- 简介：卡内基梅隆大学软件工程研究所
企业研究院
Google Research
- 简介：Google的研究部门
Microsoft Research
- 简介：微软研究院
OpenAI
- 简介：人工智能研究公司
DeepMind
- 简介：Google旗下的AI研究公司
注：本参考资料列表会定期更新，建议读者关注最新版本的资源和研究成果，特别是AI辅助开发领域的快速发展。