感謝您提交詢問!我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
感謝您提交預訂!我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
課程簡介
最佳實踐與工具
常見陷阱與緩解策略
提示工程簡介
提示精煉與迭代設計
測試自動化和SQL生成的提示
總結與下一步
使用提示進行代碼解釋和調試
編寫代碼生成提示
- 避免生成幻覺代碼或安全漏洞
- 處理不完整或模糊的輸入
- 創建安全的備用提示和防護措施
- 從需求或代碼創建測試用例
- 從自然語言生成結構化SQL查詢
- 格式化輸出以集成到測試套件中
- 解釋遺留或陌生的代碼
- 提示邏輯演練或邊緣情況分析
- 發現並解釋錯誤或低效問題
- 從自然語言描述生成代碼
- 控制輸出格式和編程語言
- 處理複雜邏輯或多個函數
- 通過提示鏈和反饋循環改進結果
- 錯誤恢復和提示調優策略
- 技術任務精煉的案例研究
- 提示庫和重用模式
- 在VS Code或API工作流中使用提示模板
- 評估生產使用中的提示質量和性能
- 理解提示、上下文、標記和模型
- 提示類型:零樣本、單樣本、少樣本
- 在不同API中使用系統與用戶指令
最低要求
受衆
- 在代碼生成或分析中使用LLM的開發者
- 在工作流程中探索AI工具的技術負責人
- 嘗試LLM集成的軟件專業人士
- 具備軟件開發或腳本編寫經驗
- 熟悉常見編程語言(如Python、JavaScript、SQL)
- 對大型語言模型和AI工具(如ChatGPT、Claude或Copilot)有基本瞭解
7 小時
客戶評論 (2)
我獲得了關於Python中Streamlit庫的知識,我肯定會嘗試使用它來改進我們團隊中基於R Shiny開發的apps。
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
課程 - GitHub Copilot for Developers
機器翻譯
培訓師能夠在培訓過程中根據我們對主題的理解水平調整課程難度,這樣我們可以獲得更多有用的知識,進一步幫助我們在日常工作中更好地運用這些工具。
Tatt Juen - ViTrox Technologies Sdn Bhd
課程 - Intermediate GitHub Copilot
機器翻譯