Affiner les prompts pour des modifications de code

Vous examinez maintenant les modifications que le modèle d’IA a apportées en réponse au prompt de l’exercice précédent :

« Améliorez la lisibilité et la correction de la fonction calc_price(). Elle est utilisée pour ajuster les prix dynamiquement sur un site de location de motos. Retournez votre réponse sous forme de code Python. »

Quelles améliorations pourrions-nous apporter à ce prompt afin de garantir que le modèle d’IA ne modifie que ce qui est demandé ?

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IntermédiaireNiveau de compétence

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Découvrez comment les modèles d’IA améliorent le codage grâce à la complétion, au débogage et à la documentation. Maîtrisez les bases du prompt engineering et voyez comment le contexte rend les réponses de l’IA plus pertinentes. Ce chapitre pose les fondations pour utiliser l’IA comme assistant de codage pratique.

Exercise 1: Le paradigme du code assisté par l’IA Exercise 2: Faire correspondre les modèles d’IA aux tâches Exercise 3: Classer les charges de travail liées à l’IA Exercise 4: Notions de base du prompt engineering Exercise 5: Décoder des fonctions avec les bons prompts Exercise 6: Affiner les prompts pour des modifications de code

Exercice en cours

Exercise 7: Ajouter du contexte pour des réponses d’IA plus pertinentes Exercise 8: Choisir le bon contexte pour les tâches de code Exercise 9: Améliorer le code par itérations de prompt

Apprenez à concevoir des prompts qui guident les modèles dans un raisonnement complexe, documentent efficacement le code et génèrent des implémentations pilotées par les tests. À la fin de ce chapitre, vous saurez créer des prompts qui améliorent à la fois la qualité du code généré et votre workflow de développement global.

Exercise 1: Ingénierie de prompts avancée pour l’assistance au code Exercise 2: Prompts pour un débogage efficace Exercise 3: Définitions de rôle efficaces Exercise 4: Documenter le code avec l’IA Exercise 5: Optimiser les prompts pour la documentation du code Exercise 6: Rédiger des messages de commit efficaces avec l’IA Exercise 7: Écrire des tests et sécuriser le code avec l’IA Exercise 8: Prompts pour un codage assisté par l’IA sécurisé Exercise 9: Repérer les lacunes dans des tests générés par l’IA

Allez au-delà de la rédaction de prompts pour aborder les réalités pratiques de l’exécution de l’IA en production. Découvrez comment comparer et sélectionner des modèles selon les performances, le coût et l’adéquation à la tâche ; comment intégrer des garde‑fous pour garantir des résultats sûrs et conformes ; et comment optimiser les workflows pour gagner en efficacité sans compromettre la qualité.

Exercise 1: Choisir le meilleur outil d’IA pour la tâche Exercise 2: Comprendre le coût des assistants IA Exercise 3: Évaluer les compromis des modèles de raisonnement Exercise 4: Garde-fous pour un codage IA responsable Exercise 5: Garde-fous de sécurité et d’éthique pour un workflow d’IA Exercise 6: Appliquer des garde-fous de sécurité à un flux de travail IA Exercise 7: Optimiser l’IA pour la vitesse, le coût et la qualité Exercise 8: Stratégies efficaces pour maîtriser le coût d’un modèle Exercise 9: Équilibrer performances et coût des modèles Exercise 10: Félicitations !