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每个开发人员都应该了解的代码生成提示技术

Patricia Arquette

Jan 20, 2025 pm 02:13 PM

Prompting Techniques Every Developer Should Know for Code Generation

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：
1. “生成一个最小的 Flask 应用程序，返回‘Hello World！’”
2. “修改此应用程序以包含一个通过名称向用户致意的 /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：
1. “创建一个函数 init_db() 来初始化 SQLite 数据库。”
2. “创建 insert_user(name) 以将用户添加到数据库。”
3. “创建 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：
1. “导入必要的库。”
2. “设置数据库初始化。”
3. “使用 insert_user() 创建一条添加用户的路由。”
4. “使用 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。