Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Teknik Menggesa Setiap Pembangun Perlu Tahu untuk Penjanaan Kod

Teknik Menggesa Setiap Pembangun Perlu Tahu untuk Penjanaan Kod

Jan 20, 2025 pm 02:13 PM

Prompting Techniques Every Developer Should Know for Code Generation

Pengenalan

Penghasilan kod yang berkesan bergantung pada penguasaan kejuruteraan segera. Gesaan yang direka dengan baik membimbing Model Bahasa Besar (LLM) untuk menjana, menambah baik dan mengoptimumkan kod aplikasi. Panduan ini meneroka 15 teknik gesaan terbukti yang dikategorikan sebagai teknik akar, berasaskan penghalusan, berasaskan penguraian, berasaskan penaakulan dan penyebuan. Kami akan menggambarkan setiap satu menggunakan aplikasi web Flask yang mudah, bermula dengan apl asas "Hello World" dan mempertingkatkannya secara berperingkat.

Nota Penyelidikan: Kami berunding dengan aixrv.org untuk teknik gesaan yang muncul. Pada masa penulisan, tiada pendekatan baharu selain daripada yang dibentangkan di sini telah dikenal pasti. Walau bagaimanapun, kejuruteraan segera adalah bidang yang berkembang pesat, jadi pemantauan berterusan disyorkan.

1. Teknik Akar

Kaedah gesaan asas ini menyediakan laluan lurus ke output kod ringkas.

1.1. Gesaan Arahan Langsung

  • Ikhtisar: Perintah ringkas tanpa butiran tambahan.

  • Contoh Segera: "Buat apl Kelalang Python minimum yang memaparkan 'Hello World!' di URL akar."

  • Kod Dijana (Konseptual): (Coretan kod serupa dengan contoh asal akan dipaparkan di sini)

  • Mengapa Ia Berfungsi: Memadai untuk tugasan yang lebih kecil. Menyediakan asas untuk peningkatan seterusnya.

1.2. Gesaan Berasaskan Pertanyaan

  • Ikhtisar: Mengemukakan soalan untuk mendapatkan respons penjelasan dan/atau kod.

  • Contoh Segera: "Bagaimana cara saya membina aplikasi Flask asas yang mengembalikan 'Hello World!' di halaman utama?"

  • Respons Dijana (Konseptual): Model mungkin memberikan kod dan penjelasan bagi setiap langkah.

  • Mengapa Ia Berfungsi: Menggalakkan respons yang lebih bermaklumat daripada LLM.

1.3. Gesaan Berdasarkan Contoh

  • Ikhtisar: Menyediakan sampel gaya atau format yang diingini.

  • Contoh Segera: "Berikut ialah pelayan Node.js Express 'Hello World' yang ringkas: [kod Node.js]. Buat pelayan Flask 'Hello World' yang serupa."

  • Mengapa Ia Berfungsi: Model mencerminkan struktur dan gaya, memastikan konsistensi. Lebih tepat daripada arahan langsung.

2. Teknik Berasaskan Penapisan

Teknik ini memfokuskan pada penambahbaikan kod sedia ada secara berulang.

2.1. Penggesaan Penghalusan Berulang

  • Ikhtisar: Memperbaik penyelesaian awal secara berperingkat.

  • Jujukan Segera:

    1. "Jana aplikasi Flask minimum yang mengembalikan 'Hello World!'"
    2. "Ubah suai apl ini untuk memasukkan /hello/<name> titik akhir yang menyambut pengguna dengan nama."
  • Coretan Kod Ditapis (Konseptual): (Coretan kod yang menunjukkan titik akhir yang ditambah akan dipaparkan di sini)

  • Mengapa Ia Berfungsi: Dibina berdasarkan kod sedia ada, membolehkan peningkatan tambahan.

2.2. Gesaan Sambungan

  • Ikhtisar: Menambah ciri baharu pada kod sedia ada.

  • Contoh Segera: "Tambahkan titik akhir pada apl Flask yang mengembalikan respons JSON dengan senarai pengguna sampel."

  • Coretan Kod Ditapis (Konseptual): (Coretan kod untuk titik akhir baharu akan dipaparkan di sini)

  • Mengapa Ia Berfungsi: Menyasarkan ciri khusus, membolehkan perhatian model terfokus.

2.3. Transformasi Gaya/Pemformatan

  • Ikhtisar: Mengubah suai gaya kod (cth., pematuhan PEP 8).

  • Contoh Segera: "Faktor semula apl Flask untuk mematuhi konvensyen penamaan PEP 8 dan hadkan panjang baris kepada 79 aksara."

  • Mengapa Ia Berfungsi: Menggunakan pilihan gaya secara sistematik.

3. Teknik Berasaskan Penguraian

Teknik ini memecahkan tugas besar kepada langkah yang lebih kecil dan lebih mudah diurus.

3.1. Penguraian Fungsi demi Fungsi

  • Ikhtisar: Mengasingkan tugas kepada sub-fungsi atau modul.

  • Contoh Segera:

    1. "Buat fungsi init_db() untuk memulakan pangkalan data SQLite."
    2. "Buat insert_user(name) untuk menambah pengguna pada pangkalan data."
    3. "Buat get_all_users() untuk mendapatkan semula semua pengguna."
  • Keputusan (Konseptual): (Coretan kod untuk tiga fungsi akan dipaparkan di sini)

  • Mengapa Ia Berfungsi: Menyusun tugasan besar ke dalam komponen modular yang boleh diselenggara.

3.2. Anjuran Berasaskan Potongan

  • Ikhtisar: Menyediakan kod separa dan meminta model melengkapkan bahagian yang hilang.

  • Contoh Segera: "Lengkapkan apl Flask di bawah dengan menambah laluan untuk menambah dan mendapatkan pengguna: [Coretan kod separa]"

  • Mengapa Ia Berfungsi: Memfokuskan model pada jurang tertentu, memastikan kesepaduan kod.

3.3. Arahan Langkah demi Langkah

  • Ikhtisar: Menghitung sub-tugas atau langkah logik.

  • Contoh Segera:

    1. "Import perpustakaan yang diperlukan."
    2. "Sediakan permulaan pangkalan data."
    3. "Buat laluan untuk menambah pengguna menggunakan insert_user()."
    4. "Buat laluan untuk menyenaraikan pengguna menggunakan get_all_users()."
  • Mengapa Ia Berfungsi: Menjadikan proses penjanaan kod telus dan memastikan penjujukan operasi yang betul.

4. Teknik Berasaskan Penaakulan

Gesaan ini menggalakkan model untuk menyatakan proses penaakulannya sebelum memberikan kod.

4.1. Rangkaian Pemikiran Mendorong

  • Ikhtisar: Meminta penjelasan langkah demi langkah tentang proses penaakulan.

  • Contoh Segera: "Terangkan cara menambahkan pengesahan pada apl Flask langkah demi langkah, kemudian berikan kod."

  • Mengapa Ia Berfungsi: Menggalakkan laluan yang jelas kepada penyelesaian, menghasilkan kod yang lebih koheren.

4.2. Rantaian Pemikiran Sifar Pukulan

  • Ikhtisar: Meminta model membuat alasan melalui masalah tanpa contoh.

  • Contoh Segera: "Terangkan pilihan perpustakaan pencincangan kata laluan anda untuk Flask dan tunjukkan kod yang menyepadukannya untuk pendaftaran pengguna."

  • Mengapa Ia Berfungsi: Menggalakkan pendekatan menyeluruh terhadap pemilihan dan penggunaan perpustakaan.

4.3. Rantaian Fikiran Sedikit Pukulan

  • Ikhtisar: Menyediakan contoh penaakulan sebelum mengemukakan masalah baharu.

  • Contoh Segera: "[Contoh penaakulan langkah demi langkah untuk sistem log masuk]. Dengan menggunakan pendekatan ini, tambahkan /register laluan yang menyimpan bukti kelayakan pengguna baharu dengan selamat."

  • Mengapa Ia Berfungsi: Menyediakan rangka kerja untuk aplikasi logik yang konsisten kepada masalah baharu.

5. Teknik Priming

Teknik ini menggunakan konteks tambahan untuk mempengaruhi gaya kod dan pengetahuan domain.

5.1. Anjuran Berasaskan Persona

  • Ikhtisar: Mengarahkan model untuk menggunakan peranan tertentu (mis., pakar keselamatan).

  • Contoh Segera: "Anda seorang pembangun bahagian belakang Python kanan yang pakar dalam keselamatan. Hasilkan laluan pendaftaran pengguna Flask yang selamat."

  • Mengapa Ia Berfungsi: Menyesuaikan penyelesaian kepada kepakaran persona, selalunya termasuk amalan terbaik keselamatan.

5.2. Rangka (Templat) Priming

  • Ikhtisar: Menyediakan templat dengan ruang letak untuk diisi oleh model.

  • Contoh Segera: "Lengkapkan templat apl Flask ini untuk melaksanakan borang log masuk pengguna: [Templat kelalang dengan pemegang tempat]"

  • Mengapa Ia Berfungsi: Mengekang model kepada rangka kerja tertentu.

5.3. Rujukan-Pencucian Berat

  • Ikhtisar: Menyediakan dokumentasi atau skema data untuk digunakan oleh model.

  • Contoh Segera: "Menggunakan dokumentasi SQLAlchemy ini [pautan], kemas kini laluan apl Flask untuk menggunakan model SQLAlchemy dan bukannya SQL mentah."

  • Mengapa Ia Berfungsi: Membolehkan penyepaduan pengetahuan khusus, memastikan kod yang tepat dan terkini.

Kesimpulan

15 teknik ini secara sistematik membimbing pembangunan dan pengoptimuman kod menggunakan LLM. Teknik akar membentuk asas, teknik penghalusan meningkatkannya, teknik penguraian menguruskan kerumitan, teknik penaakulan meningkatkan kejelasan, dan teknik penyebuan menambah konteks. Eksperimen dengan kombinasi untuk hasil yang optimum. Ingat bahawa kejuruteraan segera ialah bidang yang sedang berkembang, jadi pembelajaran dan penyesuaian berterusan adalah kuncinya.

Atas ialah kandungan terperinci Teknik Menggesa Setiap Pembangun Perlu Tahu untuk Penjanaan Kod. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1657
14
Tutorial PHP
1257
29
Tutorial C#
1230
24
Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Apr 12, 2025 am 12:01 AM

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Apr 13, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam? Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam? Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Apr 11, 2025 am 12:04 AM

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python: meneroka aplikasi utamanya Python: meneroka aplikasi utamanya Apr 10, 2025 am 09:41 AM

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

See all articles