Schița de curs
Cele Mai Bune Practici și Instrumente
Capcane Comune și Strategii de Mitigare
Introducere în Ingineria 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 intrărilor incomplete sau ambigue
- Crearea de prompturi de rezervă sigure și bariere de protecție
- Crearea de cazuri de test pe baza cerințelor sau codului
- Generarea de interogări SQL structurate din limbaj natural
- Formatarea rezultatelor pentru integrarea în suitele de test
- Explicarea codului moștenit sau necunoscut
- Utilizarea prompturilor pentru analiza logică sau a cazurilor limită
- Identificarea și explicarea bugurilor sau ineficiențelor
- Generarea codului din descrieri în limbaj simplu
- Controlul formatului de ieșire și al limbajului de programare
- Lucrul cu logica complexă sau multiple funcții
- Îmbunătățirea rezultatelor prin lanțuri de prompturi și bucle de feedback
- Strategii de recuperare a erorilor și reglare 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 sistem vs. utilizator în diferite API-uri
Cerințe
Publicul țintă
- Dezvoltatori care utilizează LLM în generarea sau analiza codului
- Lead-uri tehnice care explorează instrumente AI în fluxurile de lucru
- Profesioniști în software care experimentează cu integrarea LLM
- Experiență în dezvoltare software sau scripting
- Familiaritate cu limbaje de programare comune (de ex., Python, JavaScript, SQL)
- Înțelegere de bază a modelelor de limbaj mare și a instrumentelor AI precum ChatGPT, Claude sau Copilot
Mărturii (2)
Am dobândit cunoștințe despre biblioteca Streamlit din Python și cu siguranță voi încerca să o folosesc pentru a îmbunătăți aplicațiile din echipa mea, care sunt realizate în R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curs - GitHub Copilot for Developers
Tradus de catre o masina
Formatorul este capabil să ajusteze nivelul cursului în timpul instruirii pentru a se potrivi nivelului nostru de înțelegere al temei, astfel încât să putem dobândi cunoștințe mai utile care ne vor ajuta ulterior să folosim instrumentele în munca noastră zilnică.
Tatt Juen - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Curs - Intermediate GitHub Copilot
Tradus de catre o masina