简介
有效的代码生成取决于掌握提示工程。 精心设计的提示指导大型语言模型 (LLM) 生成、改进和优化应用程序代码。本指南探讨了 15 种经过验证的提示技术，分为根源技术、基于细化的技术、基于分解的技术、基于推理的技术和启动技术。 我们将使用一个简单的 Flask Web 应用程序来说明每个应用程序，从基本的“Hello World”应用程序开始，并逐步增强它。
研究笔记：我们咨询了 aixrv.org 以了解新兴的提示技术。 在撰写本文时，除了此处介绍的方法之外，尚未发现任何新方法。 然而，即时工程是一个快速发展的领域，因此建议持续监控。
1。根源技术
这些基本的提示方法为简单的代码输出提供了直接的路径。
1.1。直接指令提示
概述：简洁的命令，没有额外的细节。
提示示例：“创建一个最小的 Python Flask 应用程序，显示“Hello World！”在根 URL 处。”
生成的代码（概念）：（与原始示例类似的代码片段将出现在此处）
为什么有效：足以完成较小的任务。 为后续增强提供基础。
1.2。基于查询的提示
概述：提出问题以引发解释性响应和/或代码。
提示示例：“如何构建一个返回“Hello World!”的基本 Flask 应用程序在主页上？”
生成的响应（概念）：模型可能会提供代码和每个步骤的解释。
为什么有效：鼓励法学硕士提供更多信息。
1.3。基于示例的提示
概述：提供所需样式或格式的示例。
提示示例：“这是一个简单的 Node.js Express 'Hello World' 服务器：[Node.js 代码]。创建一个类似的 Flask 'Hello World' 服务器。”
为什么有效：模型反映了结构和风格，确保了一致性。 比直接指导更精确。
2。基于细化的技术
这些技术专注于迭代改进现有代码。
2.1。迭代细化提示
概述：逐步改进初始解决方案。
提示顺序：
/hello/<name> 端点。”精炼代码片段（概念）：（显示添加端点的代码片段将出现在此处）
为什么有效：基于现有代码构建，允许增量改进。
2.2。扩展提示
概述：向现有代码添加新功能。
提示示例：“将端点添加到 Flask 应用程序，该应用程序返回带有示例用户列表的 JSON 响应。”
精炼的代码片段（概念）：（新端点的代码片段将出现在此处）
为什么有效： 针对特定功能，允许集中模型注意力。
2.3。样式/格式转换
概述：修改代码样式（例如，PEP 8 合规性）。
提示示例：“重构 Flask 应用程序以遵守 PEP 8 命名约定并将行长度限制为 79 个字符。”
为什么有效：系统地应用样式偏好。
3。基于分解的技术
这些技术将大任务分解为更小、更易于管理的步骤。
3.1。逐个函数分解
概述：将任务分成子功能或模块。
提示示例：
init_db() 来初始化 SQLite 数据库。”insert_user(name) 以将用户添加到数据库。”get_all_users() 以检索所有用户。”结果（概念）：（三个函数的代码片段将出现在此处）
它的工作原理：将大型任务组织成模块化、可维护的组件。
3.2。基于块的提示
概述：提供部分代码并要求模型完成缺失的部分。
提示示例：“通过添加添加和检索用户的路由来完成下面的 Flask 应用：[部分代码片段]”
为什么有效：将模型集中在特定的差距上，确保代码内聚性。
3.3。分步说明
概述：枚举子任务或逻辑步骤。
提示示例：
insert_user() 创建一条添加用户的路由。”get_all_users() 创建一条列出用户的路由。”为什么有效：使代码生成过程透明并确保正确的操作顺序。
4。基于推理的技术
这些提示鼓励模型在提供代码之前阐明其推理过程。
4.1。思维链提示
概述：请求推理过程的逐步解释。
提示示例：“解释如何逐步向 Flask 应用添加身份验证，然后提供代码。”
为什么有效：鼓励提供清晰的解决方案，从而产生更连贯的代码。
4.2。零射击思想链
概述：要求模型在没有示例的情况下推理问题。
提示示例：“解释您为 Flask 选择的密码哈希库，并显示集成它以供用户注册的代码。”
为什么有效：促进彻底的库选择和使用方法。
4.3。少镜头思维链
概述：在提出新问题之前提供推理示例。
提示示例：“[登录系统的分步推理示例]。使用此方法，添加安全存储新用户凭据的 /register 路由。”
为什么有效：为新问题提供一致的逻辑应用框架。
5。启动技巧
这些技术使用添加的上下文来影响代码风格和领域知识。
5.1。基于角色的提示
概述：指示模型采用特定角色（例如安全专家）。
提示示例：“您是一名专注于安全的高级 Python 后端开发人员。生成安全的 Flask 用户注册路径。”
为什么有效：根据角色的专业知识定制解决方案，通常包括安全最佳实践。
5.2。骨架（模板）底漆
概述： 提供带有占位符的模板以供模型填充。
提示示例：“完成此 Flask 应用模板以实现用户登录表单：[带有占位符的 Flask 模板]”
它的工作原理：将模型约束到特定框架。
5.3。参考-重启动
概述：提供供模型使用的文档或数据模式。
提示示例：“使用此 SQLAlchemy 文档 [链接]，更新 Flask 应用程序路由以使用 SQLAlchemy 模型而不是原始 SQL。”
为什么有效：允许专业知识集成，确保准确和最新的代码。
结论
这 15 种技术系统地指导使用 LLM 进行代码开发和优化。 根源技术建立基础，细化技术增强基础，分解技术管理复杂性，推理技术提高清晰度，启动技术添加上下文。 尝试组合以获得最佳结果。 请记住，即时工程是一个不断发展的领域，因此持续学习和适应是关键。
以上是每个开发人员都应该了解的代码生成提示技术的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
