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课程大纲

最佳实践与工具

常见陷阱与缓解策略

提示工程简介

提示精炼与迭代设计

测试自动化和SQL生成的提示

总结与下一步

使用提示进行代码解释和调试

编写代码生成提示

  • 避免生成幻觉代码或安全漏洞
  • 处理不完整或模糊的输入
  • 创建安全的备用提示和防护措施
  • 从需求或代码创建测试用例
  • 从自然语言生成结构化SQL查询
  • 格式化输出以集成到测试套件中
  • 解释遗留或陌生的代码
  • 提示逻辑演练或边缘情况分析
  • 发现并解释错误或低效问题
  • 从自然语言描述生成代码
  • 控制输出格式和编程语言
  • 处理复杂逻辑或多个函数
  • 通过提示链和反馈循环改进结果
  • 错误恢复和提示调优策略
  • 技术任务精炼的案例研究
  • 提示库和重用模式
  • 在VS Code或API工作流中使用提示模板
  • 评估生产使用中的提示质量和性能
  • 理解提示、上下文、标记和模型
  • 提示类型:零样本、单样本、少样本
  • 在不同API中使用系统与用户指令

要求

受众

  • 在代码生成或分析中使用LLM的开发者
  • 在工作流程中探索AI工具的技术负责人
  • 尝试LLM集成的软件专业人士
  • 具备软件开发或脚本编写经验
  • 熟悉常见编程语言(如Python、JavaScript、SQL)
  • 对大型语言模型和AI工具(如ChatGPT、Claude或Copilot)有基本了解
 7 小时

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