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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)

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