自动编程的视图主要通过以下几种方法实现：
基于规则的方法
通过定义一系列规则和逻辑来自动生成程序代码。程序员可以根据特定需求和规范制定规则，然后使用自动编程工具来根据这些规则生成代码。这种方法适用于一些相对简单和结构化的问题，但对于复杂问题可能会遇到困难。
基于机器学习的方法
利用机器学习算法来学习和模仿人类程序员的行为，从而生成程序代码。这种方法需要大量的训练数据和算法模型来实现，但可以更好地应对复杂的问题和不确定的需求。
源代码视图
展示程序的源代码，帮助开发人员了解程序的结构和逻辑，包括每个函数和变量的定义和使用。
控制流视图
展示程序中的控制流程，即程序的执行顺序和条件分支，帮助开发人员分析程序的逻辑和调试问题。
数据流视图
展示程序中的数据流动，帮助开发人员了解数据在程序中的传递和转换过程，从而分析程序的数据流动和调试问题。
调试视图
提供程序的运行状态、变量的值和调用栈信息等，帮助开发人员定位和解决程序的错误和异常。
问题视图
描述需要解决的问题的特征和要求，帮助开发人员明确问题的输入和输出，以及问题的约束条件。
规划视图
在问题视图的基础上进行问题分解和规划，帮助开发人员更好地理解问题的本质和目标。
生成视图
自动生成代码的过程，可以通过模板、代码生成器或设计工具等方式来简化编程过程。
评估视图
对生成的代码进行评估和优化，确保代码质量和性能。
通过这些视图，开发人员可以更全面地理解和分析程序，提高编程效率和代码质量。建议在实际应用中，根据具体需求和项目复杂度选择合适的自动编程方法和工具，以实现最佳的编程效果。