Optimizarea prompturilor pentru documentarea codului

Lucrezi de mult timp la o companie bancară și ai întreținut o bază de cod Python extinsă timp de ani de zile. Acum, un nou stagiar urmează să se alăture echipei și îți dai seama că toată cunoașterea acumulată există doar în mintea ta. Decizi să folosești un asistent AI pentru a începe documentarea bazei de cod.

Pentru a testa fezabilitatea acestei abordări, începi cu o singură funcție, salvată în interest.py, un fișier pe care modelul îl poate citi și utiliza:

def calculate_interest(balance, rate, years):
  return balance * (1 + rate) ** years

Acest exercițiu face parte din cursul

Programare asistată de AI pentru dezvoltatori

Instrucțiuni pentru exercițiu

- Creează un prompt care să îi ceară modelului să **adauge docstring-uri** la funcție, să **specifice un standard** (de exemplu, docstring-uri în stil Google) și să **includă secțiuni** pentru scopul funcției, argumente (nume/tipuri), tipul valorii returnate și, opțional, exemple.

Exercițiu interactiv practic

Transformă teoria în practică cu unul dintre exercițiile noastre interactive

Începe exercițiul

Acest exercițiu face parte din cursul

Programare asistată de AI pentru dezvoltatori

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Începe cursul gratuit

Află cum modelele AI îmbunătățesc programarea prin completare de cod, depanare și documentare. Stăpânește elementele de bază ale ingineriei prompturilor și descoperă cum contextul face răspunsurile AI mai relevante. Acest capitol pune bazele utilizării AI ca asistent practic de programare.

Exercise 1: Paradigma codării asistate de AI Exercise 2: Potrivirea modelelor AI cu sarcinile Exercise 3: Clasificarea sarcinilor AI Exercise 4: Elementele de bază ale prompt engineeringului Exercise 5: Decodifică funcții cu prompturi potrivite Exercise 6: Rafinarea prompturilor pentru modificări de cod Exercise 7: Adăugarea contextului pentru răspunsuri AI mai inteligente Exercise 8: Alegerea contextului potrivit în sarcinile de programare Exercise 9: Îmbunătățirea codului prin iterarea promptului

Învață să formulezi prompturi care ghidează modelele prin raționamente complexe, să documentezi codul eficient și să generezi implementări bazate pe teste. La finalul acestui capitol, vei putea concepe prompturi care îmbunătățesc atât calitatea codului generat, cât și fluxul tău general de dezvoltare.

Exercise 1: Ingineria avansată a prompturilor pentru asistență la programare Exercise 2: Prompturi pentru depanare eficientă Exercise 3: Definiții eficiente ale rolurilor Exercise 4: Documentarea codului cu ajutorul AI Exercise 5: Optimizarea prompturilor pentru documentarea codului

Exercițiul curent

Exercise 6: Mesaje de commit eficiente cu ajutorul AI Exercise 7: Scrierea testelor și securizarea codului cu AI Exercise 8: Prompturi pentru programare securizată asistată de AI Exercise 9: Identificarea lacunelor în testele generate de AI

În acest capitol mergi dincolo de formularea prompturilor și intri în realitățile practice ale utilizării AI în producție. Explorează cum să compari și să selectezi modele în funcție de performanță, cost și potrivirea cu sarcina; cum să integrezi măsuri de siguranță care mențin rezultatele sigure și conforme; și cum să optimizezi fluxurile de lucru pentru eficiență fără a compromite calitatea.

Exercise 1: Alegerea celui mai bun instrument AI pentru sarcina ta Exercise 2: Înțelegerea costurilor asistenților AI Exercise 3: Evaluarea compromisurilor modelelor de raționament Exercise 4: Reguli de siguranță pentru o programare responsabilă cu AI Exercise 5: Măsuri de securitate și etică pentru un flux de lucru AI Exercise 6: Aplicarea măsurilor de securitate într-un flux de lucru AI Exercise 7: Optimizarea AI pentru viteză, cost și calitate Exercise 8: Strategii eficiente pentru controlul costurilor modelului Exercise 9: Echilibrarea performanței și a costului modelului Exercise 10: Felicitări!