Schnelltechnik für die Webentwicklung

ai prompt Engineering für Codegenerierung: Ein Entwicklerhandbuch

Die Landschaft der Codeentwicklung ist für eine signifikante Verschiebung bereit. Das Mastering großer Sprachmodelle (LLMs) und das schnelle Engineering sind für Entwickler in den kommenden Jahren von entscheidender Bedeutung. Die Fähigkeit, Code auf Demand zu generieren, ist unglaublich wertvoll, und ich habe in den letzten sechs Monaten den bemerkenswerten Fortschritt der Codegenerierung aus erster Hand miterlebt. Dieser Artikel teilt Techniken für ein effektives promptes Engineering und konzentriert

Eingangsqualität bestimmt die Ausgangsqualität

Die goldene Regel der AI -Code -Erzeugung lautet:

Müll in, Müll aus . Im Gegensatz zur Unterweisung eines Menschen, der die Bedeutung schließen und klärende Fragen stellen kann, hält AI streng an die Formulierung Ihrer Eingabeaufforderung. Auslassungen führen zu einem unvollständigen oder ungenauen Code. Sie müssen präzise und explizit sein, einschließlich Details, die ein Mensch implizit verstehen kann.

Beispiel: Person vs. ai Eingabeaufforderung

für eine Person:

"Können Sie Post -Titel ändern, damit Blog -Beiträge" Präfix "vor ihnen haben, aber die Seiten bleiben unverändert? Stellen Sie sicher, dass die Sicherheit ordnungsgemäß entkommt."

für eine AI -Eingabeaufforderung:

"Schreiben Sie eine WordPress -Funktion mit

Filter zum Hinzufügen von 'Präfix:' Bevor post -Titel. Dies sollte nur für Beiträge gelten, nicht für Seiten." the_title

Die KI -Eingabeaufforderung ist überlegen, weil sie:

liefert einen entscheidenden
• Kontext (WordPress).
Gibt die Verwendung von integrierten Funktionen
• . an.
definiert eindeutig die
• Hook (). the_title

Dieser fokussierte Ansatz liefert Code mit höherer Qualität.

Codeorganisation und Wiederverwendbarkeit

Effektive Eingabeaufforderungen nutzen vorhandene Codebasen. Der unorganisierte, unabhängige AI-generierte Code führt zu Redundanz, Aufblähen, reduzierter Testbarkeit und erhöhter Komplexität. Sauberer, organisierter Code wird in Zukunft von erheblichem Vorteil sein. Während LLMs den Code möglicherweise nicht automatisch wiederverwenden, es sei denn, eine ausdrücklich angewiesene Codebasis ist für eine effiziente Zusammenarbeit mit KI unerlässlich. Das trockene Prinzip (nicht wiederholen) bleibt unabhängig vom Ursprung des Code von größter Bedeutung.

Gute Eingabeaufforderungen gegenüber schlechten Eingabeaufforderungen

vage Eingabeaufforderungen führen zu unvollständigen, nicht hilfreiche Antworten.

Schlechte Eingabeaufforderung:

"Code bereitstellen, um eine API -Anfrage für meine neuesten Reddit -Beiträge zu stellen, die als Liste auf meiner Website angezeigt werden."

Das ist zu vage. Es fehlt:

• WordPress -Kontext.
• Reddit -API -Details (Authentifizierung, spezifische Subreddits, Post -Typen).
• Ausgabetechnik (Datenstruktur, HTML -Vorlage).

Gute Eingabeaufforderung:

"Erstellen Sie eine WordPress-Funktion mit wp_remote_post(), um aktuelle Reddit-Beiträge und Kommentare aus {REDDIT API URL} mit API-Schlüssel {YOUR API-KEY} und Benutzername {YOUR REDDIT-USERNAME} zu kommentieren. HTML -Liste mit dieser Emmet -Struktur: $limit. $subreddits $type Diese detaillierte Eingabeaufforderung bietet den erforderlichen Kontext und die Spezifikationen für die Generierung von qualitativ hochwertigem, verwendbarem Code. WP_Error wp_remote_retrieve_body() div.reddit-feed>article.reddit-feed__item>h2.reddit-feed__title p.reddit-feed__byline div.reddit-feed__content

Erweitertes Beispiel: Benutzerdefinierte WP-Cli-Befehle

Eine komplexe Eingabeaufforderung beinhaltet möglicherweise das Erstellen benutzerdefinierter WP-CLI-Befehle für die SEO-Berichterstattung, die Erstellung von Markdown-Posts und die Erkennung von defekten Link. Ein strukturierter Umriss innerhalb der Eingabeaufforderung verbessert die Ergebnisse erheblich.

ai Aufforderung zur WordPress -Codegenerierung (Beispiel)

"Erstellen Sie eine PHP-Klasse (

) unter Verwendung eines Singleton-Musters, addieren drei WP-CLI-Befehle:

,

,

. Jeder Befehl sollte eine Methode sein, die Fehler mithilfe von Fehlern bearbeiten und Echtzeitausgabe bereitstellen. Der Befehl

sollte die Ausgabe von Markddown-, Titel- und Statusargumenten annehmen. Inhalts- und ACF -Felder.

KevinlearynetWP_CLI Die Kosten für einfache wp kevinlearynet create-post-from-markdown wp kevinlearynet list-seo-metadata Während KI die Entwicklung beschleunigt, ist es wichtig, nicht auf KI zu stützen, ohne den zugrunde liegenden Code zu verstehen. Schlecht konstruierter AI-generierter Code kann zu langfristigen Wartungsproblemen führen. Das Ausgleich der Geschwindigkeit der KI mit einem soliden Verständnis der Programmierprinzipien ist der Schlüssel. wp kevinlearynet find-broken-links

Schlussfolgerung

Effektives promptes Engineering ist eine wichtige Fähigkeit für Entwickler. Während KI die Entwicklung beschleunigt, bleibt ein tiefes Verständnis der Programmiersprache und der Codebasis wesentlich. Die Fähigkeit, präzise, ​​gut strukturierte Eingabeaufforderungen zu erstellen, wird immer wertvoller, da die KI die Softwareentwicklung weiter umgestaltet.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSchnelltechnik für die Webentwicklung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!