Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Durata 7 ore
Schița de curs
Cele mai Bune Practici și Instrumente
Capcane Comune și Strategii de Atenuare
Introducere în Prompt Engineering
Rafinarea Prompturilor și Design Iterativ
Prompting pentru Automatizarea Testelor și Generarea SQL
Rezumat și Pașii Următori
Folosirea Prompturilor pentru Explicarea și Debugging-ul Codului
Scrierea Prompturilor pentru Generarea Codului
- Evitarea codului halucinat sau a vulnerabilităților de securitate
- Gestionarea inputurilor incomplete sau ambigue
- Crearea de prompturi de siguranță fallback și guardrails
- Crearea cazurilor de test din cerințe sau cod
- Generarea de interogări SQL structurate din limbaj natural
- Formatarea rezultatelor pentru integrarea în suite de teste
- Explicarea codului legacy sau necunoscut
- Prompting pentru walkthrough-uri de logică sau analiza cazurilor limită
- Găsirea și explicarea bug-urilor sau ineficiențelor
- Generarea codului din descrieri în limbaj simplu
- Controlul formatului de output și al limbajului de programare
- Lucrul cu logică complexă sau funcții multiple
- Îmbunătățirea rezultatelor prin prompt chaining și bucle de feedback
- Strategii de recuperare a erorilor și prompt tuning
- Studii de caz privind rafinarea pentru sarcini tehnice
- Librării de prompturi și tipare de reutilizare
- Folosirea șabloanelor de prompt în VS Code sau fluxuri de lucru bazate pe API
- Evaluarea calității și performanței prompturilor în utilizare de producție
- Înțelegerea prompturilor, contextului, tokenilor și modelelor
- Tipuri de prompturi: zero-shot, one-shot, few-shot
- Folosirea instrucțiunilor de sistem vs. utilizator în diferite API-uri
Cerințe
Audiență
- Developeri care folosesc LLM-uri în generarea sau analiza codului
- Lideri tehnici care explorează instrumente AI în fluxurile de lucru
- Profesioniști software care experimentează integrări LLM
- Experiență în dezvoltare software sau scripting
- Familiaritate cu limbaje de programare uzuale (ex: Python, JavaScript, SQL)
- Înțelegere de bază a modelelor de limbaj mari și a instrumentelor AI precum ChatGPT, Claude sau Copilot
Mărturii (1)
Am dobândit cunoștințe despre biblioteca Streamlit din Python și cu siguranță voi încerca să o folosesc pentru a îmbunătăți aplicațiile din echipa mea, care sunt realizate în R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curs - GitHub Copilot for Developers
Tradus de catre o masina