Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Cele mai bune practici și instrumente
Erroare comune și strategii de prevenție
Introducere în Prompt Engineering
Refinarea prompt-urilor și design iterativ
Prompt-uri pentru generarea de Test Automation și SQL
Concluzii și următoarele pași
Utilizarea prompt-urilor pentru explicația și depanarea codului
Scrierea prompt-urilor pentru generarea codului
- Evitarea codului imaginat sau vulnerabilităților de securitate
- Manipularea intrărilor incomplet sau ambigue
- Crearea de prompt-uri de rezervă sigure și bariere de protecție
- Crearea de cazuri de test din cerințe sau cod
- Generarea de interogări structurate SQL din limbaj natural
- Formatarea iesirilor pentru integrare în teste
- Explicarea codului vechi sau necunoscut
- Prompt-uri pentru analiza logică sau cazuri speciale
- Găsirea și explicația de bugh-uri sau ineficiențe
- Generarea codului din descrieri în limbaj obișnuit
- Controlul formatei de iesire și a limbajului de programare
- Lucrarea cu logica complexă sau mai multe funcții
- Îmbunătățirea rezultatelor prin lanț de prompt-uri și bucle de feedback
- Strategii pentru recuperarea erorilor și ajustarea prompt-urilor
- Studii de caz în refinare pentru sarcini tehnice
- Biblitecile de prompt-uri și modelele de reutilizare
- Utilizarea de sabloane de prompt-uri în VS Code sau fluxuri de lucru bazate pe API
- Evaluarea calității și performanței prompt-urilor în utilizare productivă
- Compreensiunea prompt-urilor, contextului, tokenelor și modelelor
- Tipuri de prompt-uri: zero-shot, one-shot, few-shot
- Utilizarea instrucțiunilor sistem vs. utilizator în diferite API-uri
Cerințe
PUBLICA
- Dezvoltatori care folosesc modele de limbaj mari (LLMs) în generarea sau analiza codului
- Conducători tehnici care exploră instrumentele AI în fluxurile de lucru
- Profesionali din software care experimentează cu integrările LLM
- Experiență în dezvoltare sau scripting
- Cunoaștere a limbajelor de programare comune (de exemplu, Python, JavaScript, SQL)
- Compreensiune de bază a modelelor mari de limbaj și a instrumentelor AI precum ChatGPT, Claude sau Copilot
7 ore