Išplėstiniai metodai, skirti greitam inžinerijos kodavimo užduotims inžinerijos, orientuotos į kalbų modelių galimybių gerinimą, kad būtų galima suprasti, pagrįsti ir generuoti tikslesnį, kontekstą suvokiantį ir logiškai nuoseklų kodą. Šie metodai apima ne tik prašymą koduoti, bet ir nukreipti modelio vadovavimą atliekant sudėtingus samprotavimo veiksmus, suskaidyti problemas ir optimizuoti parametrus, kad būtų galima sukurti aukštos kokybės, prižiūrimus ir efektyvius sprendimus.
minties grandinė (lovelė), raginanti koduoti
Minties grandinė raginimas yra pažengęs metodas, kuris vadovauja modeliui, skirtam išspręsti problemas, prieš pradedant galutinę išvestį. Užuot tiesiogiai paprašę kodą, raginimas aiškiai nurodo modelį samdyti problemą etapais. Pavyzdžiui, kai pavesta įgyvendinti algoritmą, raginimas gali paprašyti modelio pirmiausia apibrėžti problemą, apsvarstyti naivius metodus, sukurti optimizuotus sprendimus, įvertinti sudėtingumą ir parašyti galutinį kodą. Šis metodas padidina modelio sugebėjimą tvarkyti sudėtingas logines struktūras, sumažina kodo logikos klaidas ir dažnai lemia gerai pakomite, suprantamą kodą, atspindintį samprotavimo procesą.Ši technika yra labai efektyvi:
- Algoritmų kūrimas, pavyzdžiui, rūšiavimas, paieška, dinaminis programavimas ir grafiko algoritmai.
- Atnaujinti ar optimizuoti kodą, suskaidant problemą į sub-problemas.
- Sudėtingos duomenų transformacijos arba rekursinės funkcijos, kai reikalingi keli samprotavimų sluoksniai.
keli ir vienkartiniai paraginimai su pavyzdžiais
Keletas kadrų raginimo apima modelio pateikimą keliems įvesties ir išvesties pavyzdžiams, pateikiant raginimą parodyti norimą kodo modelį, stilių ar formatą, prieš paprašydami jo sugeneruoti savo. Šis metodas suteikia stiprų kontekstinį modelio signalą, apibrėždamas aiškius lūkesčius dėl stiliaus, kalbos konstrukcijų ar konkrečių programavimo paradigmų. Vieno kadro raginimas yra panašus, tačiau pateikia vieną pavyzdį.Ši technika yra naudinga:
- Nurodykite kodo stiliaus nuostatų modelį.
- Nurodykite išvesties formatus, tokius kaip JSON objektų grąžinimas, klasės apibrėžimai ar komentarų stiliai.
- Parodykite konkrečios srities kodavimo praktiką.
Vaidmenimis pagrįstas raginimas
Priskirdami modelį konkrečiam vaidmeniui, kontekstualizuoti kodavimo užduotį, todėl išvestis tampa aktualesnė. Pavyzdžiui, nurodymas modeliui „veikti kaip vyresnysis programinės įrangos inžinierius“ arba „veikti kaip kodų recenzentas“ formuoja atsakymą, kad jis labiau suderinamas su ekspertų praktika, pavyzdžiui, kruopščiai komentuoja, laikosi geriausios praktikos ar pabrėžiant saugumą kode.Šis požiūris padeda:
- Kodo kokybės pritaikymas iki tikėtinos kompetencijos lygio.
- imituojant konkrečias domeno konvencijas ar komandos kodavimo standartus.
raginkite grandinės ir kelių posūkių sąveiką
„Contrad Chaining“ reiškia sudėtingų užduočių padalijimą į kelis susijusius raginimus, kai kiekvienas žingsnis remiasi ankstesne. Užuot paprašęs visko vienu raginimu, modelis yra įtrauktas į daugialypį posūkį dialogus, kurie palaipsniui patikslina ar prailgina kodą.Ši strategija padeda:
- Išlaikyti kontekstą per ilgalaikius problemų sprendimo sesijas.
- palaipsniui testavimo ir derinimo kodo fragmentai.
- Palaipsniui pridedant funkcijas ar tvarkant kraštus.
parametrų valdymas, skirtas tinkamai suderinti atsakymus
Modelio parametrų, tokių kaip temperatūra ir žetonas, koregavimas. Mažesnės temperatūros vertės daro išėjimus labiau determinuotus ir tiksliau, o tai dažnai teikiama pirmenybė kodavimo užduotims, kuriose svarbus tikslumas. Ženklų ribos kontroliuoja ilgį, kad atsakymai būtų orientuoti.Privalumai apima:
- Sumažinkite atsitiktinumą, kad būtų išvengta nesąmoningo kodo.
- Kontroliuoti žodžių verbiškumą glaustai ar kruopščiai pakomentuotam kodui.
Savikontrolės ir pasikartojimo tobulinimas
Savarankiškumo metodai sukuria kelis samprotavimo kelius ar kelis išėjimus ir išsirinks geriausius sutarimo ar balų mechanizmo mechanizmu. Rekursinis patobulinimas prašo modelio peržiūrėti ir patobulinti savo išvestis iteratyviai, pagerinant kodo kokybę ir gaudant klaidas, kurias jis iš pradžių galėjo praleisti.Praktiniai veiksmai apima:
- Pradinių kodo sprendimų generavimas.
- paprašyti modelio kritikuoti jo sprendimą ir išvardyti tobulinimo taškus.
- Pakartojimas per pataisytas versijas, kol bus sukurtas poliruotas galutinis kodas.
React raginimas (samprotavimas ir vaidinimas)
„React“ sujungia samprotavimo veiksmus su veiksmo komandomis tuo pačiu raginimu. Kodavimo metu tai reiškia, kad modelis pakaitomis pakaitomis paaiškina jo pagrindimą ir kodo fragmentų kūrimą. Šis metodas suteikia skaidrumą modelio minties procesui ir palengvina derinimo ar modifikavimo išėjimus.Naudokite atvejus:
- Kodo generavimas naudojant integruotus paaiškinimus.
- Lappewise kodo kūrimas, kuris seka loginius kontrolės taškus.
kontekstinis ir meta raginimas
Kontekstinis raginimas apima turtingą pagrindinę informaciją ir suvaržymus, susijusius su kodavimo užduotimi, užtikrinant, kad modelio išvestis suderintų su konkrečiais projekto reikalavimais ar aplinka (pvz., Sistemomis, kalbomis, bibliotekomis). „Meta“ raginimas apima modelio nurodymą ne tik generuoti kodą, bet ir įvertinti bei patobulinti raginimą ar jo išvestį autonomiškai.Šie metodai padeda:
- Kodo kūrimas optimizuotas tam tikram kontekstui.
- Įgalinkite modelį savarankiškai pataisyti ir patobulinti greitą formulę ar kodo generavimą.
tikslumas ir specifiškumas instrukcijose
Tikslios ir nedviprasmiškos instrukcijos yra pažengusios greitos inžinerijos pagrindas. Aiškiai nurodant įvesties ir išvesties lūkesčius, klaidų tvarkymą, kraštų atvejus ir kodavimo standartus sumažina klaidingą aiškinimą, todėl tiksliau generuoti kodo generavimą. Įskaitant aiškias sąlygas ar apribojimus, padeda išvengti bendrų ar nesvarbių rezultatų.Pavyzdžiai:
- Tikslesnių funkcijų parašų ir grąžinimo tipų apibrėžimas.
- Reikalingo algoritminio sudėtingumo ar veiklos aspektų aprašymas.
laiptelio raginimas ir problemų skilimas
Laipteliai paskatinti apima modelio nurodymą pristabdyti, iš naujo įvertinti ir persvarstyti jo požiūrį, jei atsiranda įprastų spąstų simptomai, tokie kaip klaidos ar dizaino trūkumai. Problemos skilimas suskaido sudėtingas užduotis į mažesnes subproblemas, kurias modelis gali atskirti, prieš integruojant rezultatus į darnų sprendimą.Privalumai apima:
- Pakartotinio pakartotinio įvertinimo klaidų sušvelninimas.
- Sudėtingumo valdymas moduliuodamas kodavimo užduotį.
Instrukcijų derinimas ir formato valdymas
Instrukcijų derinimas reiškia raginimų, kurie vadovaujasi nuosekliu formatu, tokiais kaip priešdėliškos instrukcijos, įvesties/išvesties, etiketės, arba specialios žetonų, kad AI sukurtas kodas būtų labiau nuspėjamas ir lengviau palengvinamas pasroviui sistemomis ar žmonėmis.Ši praktika apima:
- Naudojant įprastus įprastines kodavimo užduotis, naudojant standartinius raginimo šablonus.
- Norėdami atskirti kodą nuo paaiškinimų.
***
Derinant šias technikas, inžinieriai gali atrakinti visą kalbų modelių potencialą kodavimo užduotims. Vairant AI per struktūrizuotus samprotavimus, iteracinį tobulinimą ir konteksto žinių instrukcijas, kodavimo išėjimai tampa patikimesni, prižiūrimi ir suderinami su sudėtingais programinės įrangos kūrimo poreikiais.
Šie pažangūs greitų inžinerijos metodai yra būtini:
- Sudėtingas algoritmo projektavimas ir derinimas.
- Integruotų daugiakomponenčių sistemų kūrimas.
- Atstatymas ir optimizavimas palikimo kodas.
- Dokumentacijos generavimas kartu su kodu.