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 課程時長 7 時間:

課程簡介

最佳實踐與工具

常見陷阱與緩解策略

提示工程入門

提示詞精煉與迭代設計

針對測試自動化與 SQL 生成的提示詞設計

總結與後續步驟

使用提示詞進行程式碼解釋與除錯

撰寫用於程式碼生成的提示詞

  • 避免產生幻覺程式碼或安全漏洞
  • 處理不完整或含糊的輸入
  • 建立安全的後備提示詞與防護機制
  • 根據需求或程式碼建立測試案例
  • 從自然語言生成結構化 SQL 查詢
  • 格式化輸出以便整合至測試套件中
  • 解釋舊式或不熟悉的程式碼
  • 使用提示詞進行邏輯流程分析或邊緣案例剖析
  • 發現並解釋錯誤或效能低下的部分
  • 根據一般語言描述生成程式碼
  • 控制輸出格式及程式語言
  • 處理複雜邏輯或多個函式
  • 透過提示詞鏈接與回饋循環改善結果
  • 錯誤恢復與提示詞調整策略
  • 技術任務精煉案例研究
  • 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
  • 評估生產環境中提示詞的品質與效能
  • 理解提示詞、上下文、代幣(Tokens)及模型
  • 提示詞類型:零樣本、單樣本、少樣本
  • 在不同 API 中使用系統指令與使用者指令

最低要求

目標受眾

  • 在程式碼生成或分析中使用大型語言模型的開發人員
  • 探索在工作流程中應用 AI 工具的主管
  • 試驗大型語言模型整合的軟體專業人士
  • 具備軟體開發或腳本編程經驗
  • 熟悉常見程式語言(例如 Python、JavaScript、SQL)
  • 對大型語言模型及 ChatGPT、Claude 或 Copilot 等 AI 工具具備基本了解

客戶評論 (1)

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