使用AI人工编程代码，可以通过以下步骤进行：
选择编程语言：
首先，你需要选择一种编程语言。常见的编程语言如Python、Java、JavaScript等都可以与AI结合使用。
数据收集与准备：
AI需要大量的数据来学习和改进。你需要收集适合你项目的数据，并进行必要的预处理，如清理、格式化和标注。
模型选择与训练：
选择适合你任务的AI模型，如深度学习模型、机器学习模型等。然后使用你的数据训练模型。这一步可能需要一些计算资源和专业知识。
编码实现：
将训练好的模型集成到代码中。这通常涉及将模型部署到一个应用中，并编写必要的代码来处理输入和输出。
测试与优化：
在模型应用到实际场景之前，进行彻底的测试是很重要的。根据测试结果，你可能需要对模型进行优化或调整。
部署与监控：
最后，将模型部署到生产环境，并定期监控其性能和稳定性。
具体工具推荐：
Cursor：这是一款强大的代码编辑工具，能够帮助开发者完成多种任务，包括编写代码、查找错误和优化代码。它可以很好地集成到常见的代码编辑器中，使用起来较为方便。
GitHub Copilot：基于GPT-3的智能编程助手，可以实时为开发者提供代码建议，帮助提高效率，减少重复劳动。
TensorFlow和PyTorch：这些流行的机器学习框架使得在Python中构建和训练神经网络变得相对容易，提供了丰富的工具和库，可以加速开发和实验过程。
spaCy、NLTK和transformers：这些NLP库可以帮助处理文本数据的应用。
Tableau：结合了AI技术，可以帮助用户轻松发现数据中的模式和趋势。
DeepArt：可以根据用户的需求，将普通照片转换成梵高式的艺术作品。
通过以上步骤和工具，你可以有效地利用AI技术来辅助或实现程序开发，提高编程效率和质量。