Techniques d'invite que tout développeur devrait connaître pour la génération de code

Présentation

Une génération de code efficace dépend de la maîtrise de l'ingénierie rapide. Des invites bien conçues guident les grands modèles linguistiques (LLM) pour générer, améliorer et optimiser le code d'application. Ce guide explore 15 techniques d'incitation éprouvées classées en techniques de racine, basées sur le raffinement, basées sur la décomposition, basées sur le raisonnement et d'amorçage. Nous illustrerons chacun à l'aide d'une simple application Web Flask, en commençant par une application de base "Hello World" et en l'améliorant progressivement.

Note de recherche : Nous avons consulté aixrv.org pour connaître les techniques d'incitation émergentes. Au moment de la rédaction de cet article, aucune nouvelle approche autre que celles présentées ici n’avait été identifiée. Cependant, l'ingénierie rapide est un domaine en évolution rapide, une surveillance continue est donc recommandée.

1. Techniques de racine

Ces méthodes d'invite fondamentales fournissent des chemins simples vers des sorties de code simples.

1.1. Invite d'instructions directes

• Aperçu : Une commande concise sans détails supplémentaires.

• Exemple d'invite : « Créez une application Python Flask minimale affichant « Hello World ! » à l'URL racine."

• Code généré (conceptuel) : (Un extrait de code similaire à l'exemple original apparaîtrait ici)

• Pourquoi ça marche : Suffisant pour les petites tâches. Fournit une base pour les améliorations ultérieures.

1.2. Invites basées sur des requêtes

• Aperçu : Poser une question pour obtenir une réponse explicative et/ou un code.

• Exemple d'invite : « Comment puis-je créer une application Flask de base qui renvoie « Hello World ! » sur la page d'accueil ?"

• Réponse générée (conceptuelle) : Le modèle peut fournir du code et une explication de chaque étape.

• Pourquoi ça marche : Encourage des réponses plus informatives de la part du LLM.

1.3. Invite basée sur des exemples

• Aperçu : Fournir un échantillon du style ou du format souhaité.

• Exemple d'invite : "Voici un simple serveur Node.js Express 'Hello World' : [code Node.js]. Créez un serveur Flask 'Hello World' similaire."

• Pourquoi ça marche : Le modèle reflète la structure et le style, assurant la cohérence. Plus précis que l'instruction directe.

2. Techniques basées sur le raffinement

Ces techniques se concentrent sur l'amélioration itérative du code existant.

2.1. Invite de raffinement itératif

• Aperçu : Améliorer progressivement une solution initiale.

• Séquence d'invite :

  1. "Générer une application Flask minimale renvoyant 'Hello World !'"
  2. "Modifiez cette application pour inclure un /hello/<name> point de terminaison qui salue l'utilisateur par son nom."

• Extrait de code affiné (conceptuel) : (Un extrait de code montrant le point de terminaison ajouté apparaîtrait ici)

• Pourquoi ça marche : S'appuie sur le code existant, permettant des améliorations incrémentielles.

2.2. Invite d'extension

• Vue d'ensemble : Ajout de nouvelles fonctionnalités au code existant.

• Exemple d'invite : "Ajoutez un point de terminaison à l'application Flask qui renvoie une réponse JSON avec une liste d'exemples d'utilisateurs."

• Extrait de code affiné (conceptuel) : (L'extrait de code du nouveau point de terminaison apparaîtrait ici)

• Pourquoi ça marche : Cible des fonctionnalités spécifiques, permettant d'attirer l'attention du modèle.

2.3. Transformation de style/formatage

• Vue d'ensemble : Modification du style de code (par exemple, conformité PEP 8).

• Exemple d'invite : "Refactorisez l'application Flask pour adhérer aux conventions de dénomination PEP 8 et limiter la longueur des lignes à 79 caractères."

• Pourquoi ça marche : Applique systématiquement les préférences de style.

3. Techniques basées sur la décomposition

Ces techniques décomposent les tâches importantes en étapes plus petites et plus faciles à gérer.

3.1. Décomposition fonction par fonction

• Aperçu : Séparation des tâches en sous-fonctions ou modules.

• Exemple d'invite :

  1. "Créez une fonction init_db() pour initialiser une base de données SQLite."
  2. "Créez insert_user(name) pour ajouter des utilisateurs à la base de données."
  3. "Créer get_all_users() pour récupérer tous les utilisateurs."

• Résultat (conceptuel) : (Des extraits de code pour les trois fonctions apparaîtraient ici)

• Pourquoi ça marche : Organise les tâches volumineuses en composants modulaires et maintenables.

3.2. Invites basées sur des fragments

• Aperçu : Fournir un code partiel et demander au modèle de compléter les sections manquantes.

• Exemple d'invite : "Complétez l'application Flask ci-dessous en ajoutant des itinéraires pour ajouter et récupérer des utilisateurs : [Extrait de code partiel]"

• Pourquoi ça marche : concentre le modèle sur des lacunes spécifiques, garantissant la cohésion du code.

3.3. Instructions étape par étape

• Aperçu : Énumération des sous-tâches ou des étapes logiques.

• Exemple d'invite :

  1. "Importer les bibliothèques nécessaires."
  2. "Configurer l'initialisation de la base de données."
  3. "Créez un itinéraire pour ajouter un utilisateur à l'aide de insert_user()."
  4. "Créez un itinéraire pour répertorier les utilisateurs à l'aide de get_all_users()."

• Pourquoi ça marche : Rend le processus de génération de code transparent et garantit un séquençage opérationnel correct.

4. Techniques basées sur le raisonnement

Ces invites encouragent le modèle à articuler son processus de raisonnement avant de fournir du code.

4.1. Invite de chaîne de pensée

• Aperçu : Demander une explication étape par étape du processus de raisonnement.

• Exemple d'invite : "Expliquez comment ajouter une authentification à une application Flask étape par étape, puis fournissez le code."

• Pourquoi ça marche : Encourage un chemin clair vers la solution, ce qui donne lieu à un code plus cohérent.

4.2. Chaîne de pensée Zero-Shot

• Aperçu : Demander au modèle de raisonner sur un problème sans exemples.

• Exemple d'invite : "Expliquez votre choix de bibliothèque de hachage de mot de passe pour Flask et affichez le code qui l'intègre pour l'enregistrement de l'utilisateur."

• Pourquoi ça marche : Favorise une approche approfondie de la sélection et de l'utilisation des bibliothèques.

4.3. Chaîne de pensée en quelques instants

• Vue d'ensemble : Fournir des exemples de raisonnement avant de présenter un nouveau problème.

• Exemple d'invite : "[Exemple de raisonnement étape par étape pour un système de connexion]. En utilisant cette approche, ajoutez une /register route qui stocke en toute sécurité les informations d'identification des nouveaux utilisateurs."

• Pourquoi ça marche : Fournit un cadre pour une application logique cohérente à de nouveaux problèmes.

5. Techniques d'amorçage

Ces techniques utilisent un contexte supplémentaire pour influencer le style de code et la connaissance du domaine.

5.1. Invites basées sur la personnalité

• Vue d'ensemble : Demander au modèle d'adopter un rôle spécifique (par exemple, expert en sécurité).

• Exemple d'invite : "Vous êtes un développeur backend Python senior spécialisé dans la sécurité. Générez un itinéraire d'enregistrement des utilisateurs Flask sécurisé."

• Pourquoi cela fonctionne : Adapte la solution à l'expertise du personnage, en incluant souvent les meilleures pratiques de sécurité.

5.2. Amorçage du squelette (modèle)

• Aperçu : Fournir un modèle avec des espaces réservés pour le modèle à remplir.

• Exemple d'invite : "Remplissez ce modèle d'application Flask pour implémenter un formulaire de connexion utilisateur : [Modèle Flask avec espaces réservés]"

• Pourquoi ça marche : Contraint le modèle à un cadre spécifique.

5.3. Amorçage lourd de référence

• Vue d'ensemble : Fournir de la documentation ou des schémas de données pour le modèle à utiliser.

• Exemple d'invite : "À l'aide de cette documentation SQLAlchemy [lien], mettez à jour les routes de l'application Flask pour utiliser les modèles SQLAlchemy au lieu du SQL brut."

• Pourquoi ça marche : Permet l'intégration de connaissances spécialisées, garantissant un code précis et à jour.

Conclusion

Ces 15 techniques guident systématiquement le développement et l'optimisation du code à l'aide des LLM. Les techniques de racine établissent une base, les techniques de raffinement l'améliorent, les techniques de décomposition gèrent la complexité, les techniques de raisonnement améliorent la clarté et les techniques d'amorçage ajoutent du contexte. Expérimentez avec des combinaisons pour des résultats optimaux. N'oubliez pas que l'ingénierie rapide est un domaine en évolution, donc l'apprentissage continu et l'adaptation sont essentiels.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!