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前言
第1章 AI大模型编程及小程序概述
 1.1 大模型概述
  1.1.1 什么是大模型
  1.1.2 大模型的应用场景
  1.1.3 全球领先的大模型
  1.1.4 中国的大模型
  1.1.5 大模型的发展趋势
 1.2 小程序概述与市场情况
  1.2.1 什么是小程序
  1.2.2 小程序的运营模式
  1.2.3 小程序市场发展现状
  1.2.4 小程序开发的旺盛需求
 1.3 大模型辅助全栈开发小程序
  1.3.1 大模型辅助小程序开发的方法
  1.3.2 为什么本书采用国产大模型
  1.3.3 对话方式辅助开发的优势
  1.3.4 大模型辅助设计技巧
  1.3.5 大模型辅助编程技巧
  1.3.6 大模型协助编译排错和测试
第2章 微信小程序开发环境
 2.1 微信小程序简介
  2.1.1 小程序的概念与发展
  2.1.2 小程序的优势与应用场景
 2.2 前期准备与注意事项
  2.2.1 注册微信开发者账号
  2.2.2 了解小程序开发政策与规范
 2.3 下载与安装微信开发者工具
  2.3.1 工具介绍与版本选择
  2.3.2 安装步骤详解
  2.3.3 开发者工具界面布局与功能概览
 2.4 创建开发者的第一个小程序项目
  2.4.1 项目初始化设置
  2.4.2 项目结构解析
  2.4.3 编写首个小程序页面
 2.5 微信小程序的前端技术栈
  2.5.1 WXML
  2.5.2 WXSS
  2.5.3 JavaScript逻辑控制
 2.6 微信云开发环境配置
  2.6.1 创建云开发环境
  2.6.2 微信云存储
  2.6.3 云函数
  2.6.4 云数据库
 2.7 调试与预览
  2.7.1 微信调试工具
  2.7.2 打印日志信息
  2.7.3 查看变量
第3章 AI大模型辅助产品调研和原型设计
 3.1 市场调研与需求分析
  3.1.1 市场调研
  3.1.2 大模型辅助需求分析
 3.2 功能规划与规格定义
  3.2.1 定义需求规格说明书
  3.2.2 大模型辅助生成需求规范
 3.3 原型设计与视觉风格
  3.3.1 使用Axure RP设计原型
  3.3.2 大模型辅助界面设计
  3.3.3 图标与素材整合
 3.4 技术选型与开发准备
  3.4.1 小程序技术选型
  3.4.2 小程序开发准备
第4章 AI大模型辅助系统设计
 4.1 小程序系统架构设计
  4.1.1 小程序架构概述
  4.1.2 大模型辅助架构设计
 4.2 小程序云数据库的特点与设计原则
  4.2.1 云数据库特性概览
  4.2.2 小程序云数据库设计原则
 4.3 大模型在设计数据表中的作用
  4.3.1 大模型驱动的数据表自动生成
  4.3.2 表格结构的智能优化
 4.4 应对MongoDB性能挑战的策略
  4.4.1 设计阶段的性能优化策略
  4.4.2 数据库查询的性能优化
 4.5 实践案例：大模型辅助壁纸数据表设计
  4.5.1 用户行为记录表设计
  4.5.2 壁纸元数据表与索引策略
第5章 AI大模型辅助小程序编程
 5.1 前端可视化开发——构筑细腻用户界面
  5.1.1 WXML与HTML的差异
  5.1.2 WXSS与CSS的差异
  5.1.3 数据绑定技巧与条件渲染实践
  5.1.4 WXSS响应式设计法则
  5.1.5 过渡与动画效果的高级应用
 5.2 数据库开发——驱动业务逻辑的引擎
  5.2.1 微信云数据库
  5.2.2 安全与权限管理策略
  5.2.3 表结构设计与优化实践
  5.2.4 数据备份与恢复
  5.2.5 大模型实现动态数据绑定与渲染机制
  5.2.6 大模型实现数据分页展示
 5.3 事件处理——畅通无阻的交互机制
  5.3.1 触屏事件处理与手势识别
  5.3.2 页面生命周期管理
  5.3.3 数据互斥锁与节流技术
 5.4 云函数开发——云端逻辑的强大后盾
  5.4.1 云函数开发环境配置与部署流程
  5.4.2 云函数监控、日志与性能管理
  5.4.3 云函数调用第三方服务
第6章 AI大模型辅助小程序测试和运营
 6.1 大模型辅助小程序编译纠错
  6.1.1 什么是小程序编译错误
  6.1.2 实时错误诊断与大模型修正建议
  6.1.3 案例展示：常见编译错误处理
 6.2 大模型辅助测试用例生成与智能修复
  6.2.1 基于大模型的测试用例自动生成
  6.2.2 测试失败后的代码智能修复
  6.2.3 使用大模型检查云函数的逻辑错误
 6.3 小程序发布和运营
  6.3.1 小程序版本管理
  6.3.2 小程序审核注意要点
  6.3.3 小程序内容管理工具CMS
第7章 实战案例：AI壁纸小程序
 7.1 AI壁纸小程序市场分析
  7.1.1 AI壁纸小程序项目背景
  7.1.2 大模型辅助市场分析
  7.1.3 如何利用大模型制定需求
 7.2 AI壁纸小程序系统设计
  7.2.1 使用大模型快速设计原型
  7.2.2 小程序自动适配多终端架构
  7.2.3 设计AI壁纸小程序数据库结构
  7.2.4 大模型辅助云函数设计
 7.3 AI壁纸小程序编程技巧
  7.3.1 壁纸小程序代码模块分析
  7.3.2 AI壁纸首页搜索功能
  7.3.3 壁纸库列表预览功能
  7.3.4 AI提示语缓存
  7.3.5 在Unload事件中更新点赞数量
 7.4 AI壁纸小程序运营与总结
  7.4.1 小程序持续运营的技巧
  7.4.2 大模型在小程序开发中的局限与挑战
第8章 实战案例：AI大模型开发热门小程序
 8.1 大模型辅助开发微短剧小程序
  8.1.1 大模型辅助微短剧市场分析
  8.1.2 视频小程序编程技巧
  8.1.3 微信小程序视频存储方案
 8.2 大模型辅助开发电商小程序
  8.2.1 大模型辅助电商小程序设计
  8.2.2 电商小程序编程技巧
  8.2.3 电商小程序的扩展功能
 8.3 大模型辅助开发AIGC工具小程序
  8.3.1 AIGC工具小程序市场分析
  8.3.2 AIGC对话客服机器人编程技巧
  8.3.3 AIGC绘图工具编程技巧
第9章 AI技术改变程序员的未来
 9.1 程序开发人员与大模型全栈开发
  9.1.1 大模型在开发全流程的作用
  9.1.2 大模型在小程序开发中暴露出的问题
  9.1.3 程序开发人员与大模型最佳协作模式
 9.2 流行的大模型编程软件
  9.2.1 GitHub Copilot使用技巧
  9.2.2 腾讯云AI代码助手使用技巧
  9.2.3 低代码与大模型编程
 9.3 结语：拥抱大模型，程序开发人员的未来
  9.3.1 软件工程发展的现状与成就
  9.3.2 对未来智能开发环境的设想
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