Skuteczne techniki promptowania

Skuteczna komunikacja z asystentem kodowania AI to umiejętność. Podczas gdy możesz uzyskać użyteczne rezultaty za pomocą prostych pytań, opanowanie sztuki promptowania pozwala ci kierować procesem rozumowania AI, prowadząc do bardziej dokładnego, lepiej zaprojektowanego i niezawodnego kodu.

Ten przewodnik obejmuje kilka potężnych technik, które przekształcą twoje rozmowy z twoim partnerem AI.

1. Bądź konkretny i dostarcz ograniczenia

Im więcej informacji i ograniczeń dostarczysz, tym lepiej AI może dostosować swoją odpowiedź do twoich dokładnych potrzeb. Nie bądź niejasny.

Nie mów: “Dodaj połączenie z bazą danych.”
Mów: “Dodaj połączenie do naszej bazy danych PostgreSQL używając biblioteki pg. String połączenia powinien być załadowany ze zmiennej środowiskowej DATABASE_URL. Upewnij się, że połączenie zawiera logikę ponawiania z exponential backoff.”

Dostarczając te szczegóły z góry, kierujesz AI w stronę prawidłowej implementacji i zapobiegasz podejmowaniu przez niego niepoprawnych założeń.

2. Planuj, potem wykonuj

Dla każdego zadania bardziej złożonego niż zmiana jednej linii zmuszaj AI do myślenia przed kodowaniem.

Najpierw poproś o plan. Zacznij od promptu, który jawnie prosi o plan i zabrania pisania kodu.

Muszę dodać funkcję, która pozwala użytkownikom wgrywać zdjęcie profilowe. Najpierw stwórz szczegółowy, krok po kroku plan, jak to zaimplementujesz. Wymień pliki, które będziesz musiał stworzyć lub zmodyfikować. **Nie pisz jeszcze żadnego kodu.**

Przejrzyj i dopracuj plan. AI wyprodukuje zarys (np. “1. Stwórz nowy endpoint API /api/upload-avatar. 2. Dodaj input pliku do komponentu ProfilePage…”). Przejrzyj ten plan. Jeśli wygląda dobrze, możesz kontynuować. Jeśli nie, możesz dostarczyć poprawki (“Właściwie użyjmy oddzielnego komponentu AvatarUpload.”) przed napisaniem jakiegokolwiek kodu.
Wykonaj plan. Kiedy jesteś zadowolony z planu, daj zielone światło.
```
Plan wygląda dobrze. Proszę przejdź do implementacji.
```

Ten dwuetapowy proces zapobiega rzucaniu się AI w wadliwą implementację i zapewnia, że rozwiązanie jest przemyślane.

3. Dostarcz przykłady (few-shot prompting)

Jeśli chcesz, aby AI podążało za konkretnym stylem kodowania, wzorcem lub strukturą, najlepszym sposobem komunikacji tego jest pokazanie mu przykładu.

Nie mów: “Stwórz nową klasę serwisu. Powinna mieć konstruktor, prywatną instancję loggera i publiczne metody dokumentowane JSDoc.”
Mów: “Stwórz nową klasę PaymentService, która podąża za dokładnie takim samym wzorcem i strukturą jak plik @/services/AuthService.ts.”

AI jest doskonały w rozpoznawaniu wzorców. Dostarczając konkretny przykład, dajesz mu idealny szablon do naśladowania.

4. Przypisz personę

Możesz skłonić model do przyjęcia konkretnego nastawienia lub dostępu do konkretnej domeny wiedzy, przypisując mu rolę na początku twojego promptu.

Ekspert bezpieczeństwa

“Jesteś ekspertem inżynierem bezpieczeństwa. Przejrzyj ten kod pod kątem potencjalnych luk bezpieczeństwa jak XSS, CSRF i SQL injection. Dostarcz listę wszelkich problemów, które znajdziesz, i zasugeruj naprawy.”

Guru wydajności

“Jesteś starszym inżynierem wydajności. Przeanalizuj tę funkcję i zidentyfikuj wszelkie wąskie gardła wydajności. Zasugeruj optymalizacje, aby uczynić ją szybszą i bardziej wydajną pamięciowo.”

5. Iteruj i dopracowuj

Nie traktuj rozmowy jako pojedynczego pytania i odpowiedzi. To dialog. Jeśli pierwsza próba AI nie jest idealna, kieruj nią za pomocą instrukcji follow-up.

“To dobry początek, ale zapomniałeś obsłużyć przypadek, gdy użytkownik nie jest zalogowany. Proszę dodaj sprawdzenie tego.”
“Ta implementacja działa, ale jest trochę trudna do odczytania. Czy możesz ją refaktoryzować, aby używała instrukcji switch zamiast zagnieżdżonych ifów?”
“Proszę dodaj kompleksowy zestaw testów jednostkowych dla funkcji, którą właśnie napisałeś.”

Iterując i dostarczając feedback, możesz wspólnie kształtować output AI, aż spełni twoje dokładne specyfikacje.