2025年11月12日晚，北二外-芒果 TV 智能影视翻译联合实验室第四次 Python 编程技术培训在求是楼803教室顺利举办。本次培训以 “大模型辅助编程” 为主题，开展了大模型编程辅助工具的实操教学，旨在帮助项目成员学习和掌握智能编程方法，提升编程效率与智能处理能力。本次培训由人工智能与语言科学学院闫真老师主讲，共20余名师生通过线上线下的方式参与了本次培训。
培训围绕大模型辅助编程工具的实际应用展开系统教学，以 VS Code 环境为基础，选取 Lingma 工具作为示例，系统讲解了大模型编程插件的安装与使用方法，从插件的下载安装、登录配置到核心功能的应用进行了全流程演示与指导，帮助学员在实际开发环境中掌握大模型辅助编程的操作要点与实践技巧，实现智能工具与 Python 编程的高效融合。
（闫真老师讲解编程辅助插件Lingma的安装方法）
在实操环节中，培训围绕大模型辅助编程插件 Lingma 的核心功能展开系统演示与动手实践，结合 VS Code 环境，重点介绍了插件在不同模式下的应用方法与操作技巧，帮助学员全面理解大模型在实际编程中的作用与价值。
首先，在 代码补全功能演示中，学员体验了大模型在无显式交互情况下自动生成代码的能力。培训展示了多种补全方式，包括单行补全、函数自动生成以及基于注释内容的自动补全，让学员直观感受大模型对编程语义的理解与推理能力。随后，课程讲解了 Next Edit Suggestion 功能。由于 Lingma 暂不支持该功能，培训以 GitHub Copilot 为例进行展示，演示了模型如何根据上下文自动提供代码优化与修改建议，进一步体现了智能编程工具在辅助开发中的高效性。
（学员们在认真练习）
培训还对插件的三种模式进行了重点介绍。在 Ask 模式 环节，学员通过与大模型进行自然语言交互，选取代码片段进行提问、咨询优化方案，模型的回答仅显示在对话窗口中，不直接改动文件，帮助学员更好地理解代码逻辑与改进方向。Edit 模式 实操阶段则展示了模型直接修改代码文件的功能。学员在已有思路的基础上，借助模型快速生成或完善代码，并可对模型修改内容进行审查和应用，显著提升了开发效率。在 Agent 模式 实训中，学员学习了如何通过编写任务指令，让模型自主完成项目开发。培训以小游戏项目为示例，展示了模型如何根据任务描述自动生成并运行代码，学员们利用该模式成功制作了简易的“贪吃蛇”“俄罗斯方块”等小游戏，直观感受了大模型在智能编程与项目生成中的强大能力。
整个实操环节内容丰富、节奏紧凑，学员们在动手实践中充分体验了大模型辅助编程的高效与智能，进一步加深了对人工智能技术在编程实践中应用前景的理解。
（闫真老师耐心指导学生完成实操内容）
本次培训是联合实验室探索 “大模型辅助编程” 教学的重要实践，通过培训，帮助学员建立了“技术逻辑 + 工具应用” 的双重能力，提升了大模型辅助编程能力，为后续大规模多语种字幕翻译项目的编程开发、智能处理模块的优化升级奠定了基础。
-------------写在后面的话------------
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