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課程簡介
最佳實踐與工具
常見陷阱與緩解策略
Prompt Engineering 介紹
提示詞精煉與迭代設計
用於生成 Test Automation 和 SQL 的提示詞
總結與下一步
使用提示詞進行代碼解釋與調試
編寫代碼生成的提示詞
- 避免虛構代碼或安全漏洞
- 處理不完整或模糊的輸入
- 創建安全的回退提示詞與防護措施
- 根據需求或代碼創建測試案例
- 從自然語言生成結構化的 SQL 查詢
- 格式化輸出以集成到測試套件中
- 解釋遺留或不熟悉的代碼
- 提示邏輯走查或邊界案例分析
- 查找並解釋錯誤或低效問題
- 從純文字描述生成代碼
- 控制輸出格式與編程語言
- 處理複雜邏輯或多函數場景
- 通過提示詞鏈接與反饋循環提升結果
- 錯誤恢復與提示詞調優策略
- 技術任務精煉的案例研究
- 提示詞庫與重用模式
- 在 VS Code 或基於 API 的工作流程中使用提示詞模板
- 評估生產環境中的提示詞質量與性能
- 理解提示詞、上下文、令牌與模型
- 提示詞類型:零次、一次、少次
- 在不同 API 中使用系統與用戶指令
最低要求
受众
- 在代码生成或分析中使用LLMs的开发者
- 在工作流程中探索AI工具的技术负责人
- 尝试LLM集成的软件专业人士
- 具备软件开发或脚本编写经验
- 熟悉常见编程语言(例如Python、JavaScript、SQL)
- 对大型语言模型和AI工具有基本了解,如ChatGPT、Claude或Copilot
7 時間: