Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Cele mai bune practici și instrumente
Capcane comune și strategii de mitigare
Introducere în Ingineria de Prompt
Rafinarea Prompturilor și Designul Iterativ
Utilizarea Prompturilor pentru Automatizarea Testelor și Generarea SQL
Rezumat și Pași Următori
Utilizarea Prompturilor pentru Explicarea și Depanarea Codului
Scrierea Prompturilor pentru Generarea Codului
- Evitarea codului halucinat sau a vulnerabilităților de securitate
- Gestionarea inputurilor incomplete sau ambigue
- Crearea de prompturi de rezervă sigure și a gardurilor de protecție
- Crearea de cazuri de test din cerințe sau cod
- Generarea de interogări SQL structurate din limbaj natural
- Formatarea rezultatelor pentru integrarea în suitele de testare
- Explicarea codului moștenit sau necunoscut
- Utilizarea prompturilor pentru analiza logică sau a cazurilor limită
- Identificarea și explicarea bug-urilor sau ineficiențelor
- Generarea de cod din descrieri în limbaj simplu
- Controlul formatului de ieșire și al limbajului de programare
- Lucrul cu logici complexe sau funcții multiple
- Îmbunătățirea rezultatelor prin lanțuri de prompturi și bucle de feedback
- Strategii de recuperare a erorilor și ajustare a prompturilor
- Studii de caz în rafinarea pentru sarcini tehnice
- Biblioteci de prompturi și modele de reutilizare
- Utilizarea șabloanelor de prompturi în VS Code sau fluxuri de lucru bazate pe API
- Evaluarea calității și performanței prompturilor în utilizarea de producție
- Înțelegerea prompturilor, contextului, tokenilor și modelelor
- Tipuri de prompturi: zero-shot, one-shot, few-shot
- Utilizarea instrucțiunilor de sistem vs. utilizator în diferite API-uri
Cerințe
Publicul țintă
- Dezvoltatori care folosesc LLM-uri în generarea sau analiza codului
- Lead-uri tehnice care explorează instrumente AI în fluxurile de lucru
- Profesioniști în software care experimentează cu integrarea LLM-urilor
- Experiență în dezvoltare de software sau scripting
- Familiaritate cu limbaje de programare comune (de exemplu, Python, JavaScript, SQL)
- Înțelegere de bază a modelelor de limbaj mari (LLM) și a instrumentelor AI precum ChatGPT, Claude sau Copilot
7 Ore
Mărturii (1)
Cunoașterea prelectorului în utilizarea avansată a copilotului și sesiunea practică suficientă și eficientă
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Curs - Intermediate GitHub Copilot
Tradus de catre o masina