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

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite