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首页后端开发Python教程每个开发人员都应该了解的代码生成提示技术

Prompting Techniques Every Developer Should Know for Code Generation

简介

有效的代码生成取决于掌握提示工程。 精心设计的提示指导大型语言模型 (LLM) 生成、改进和优化应用程序代码。本指南探讨了 15 种经过验证的提示技术,分为根源技术、基于细化的技术、基于分解的技术、基于推理的技术和启动技术。 我们将使用一个简单的 Flask Web 应用程序来说明每个应用程序,从基本的“Hello World”应用程序开始,并逐步增强它。

研究笔记:我们咨询了 aixrv.org 以了解新兴的提示技术。 在撰写本文时,除了此处介绍的方法之外,尚未发现任何新方法。 然而,即时工程是一个快速发展的领域,因此建议持续监控。

1。根源技术

这些基本的提示方法为简单的代码输出提供了直接的路径。

1.1。直接指令提示

  • 概述:简洁的命令,没有额外的细节。

  • 提示示例:“创建一个最小的 Python Flask 应用程序,显示“Hello World!”在根 URL 处。”

  • 生成的代码(概念):(与原始示例类似的代码片段将出现在此处)

  • 为什么有效:足以完成较小的任务。 为后续增强提供基础。

1.2。基于查询的提示

  • 概述:提出问题以引发解释性响应和/或代码。

  • 提示示例:“如何构建一个返回“Hello World!”的基本 Flask 应用程序在主页上?”

  • 生成的响应(概念):模型可能会提供代码每个步骤的解释。

  • 为什么有效:鼓励法学硕士提供更多信息。

1.3。基于示例的提示

  • 概述:提供所需样式或格式的示例。

  • 提示示例:“这是一个简单的 Node.js Express 'Hello World' 服务器:[Node.js 代码]。创建一个类似的 Flask 'Hello World' 服务器。”

  • 为什么有效:模型反映了结构和风格,确保了一致性。 比直接指导更精确。

2。基于细化的技术

这些技术专注于迭代改进现有代码。

2.1。迭代细化提示

  • 概述:逐步改进初始解决方案。

  • 提示顺序:

    1. “生成一个最小的 Flask 应用程序,返回‘Hello World!’”
    2. “修改此应用程序以包含一个通过名称向用户致意的 /hello/<name></name> 端点。”
  • 精炼代码片段(概念):(显示添加端点的代码片段将出现在此处)

  • 为什么有效:基于现有代码构建,允许增量改进。

2.2。扩展提示

  • 概述:向现有代码添加新功能。

  • 提示示例:“将端点添加到 Flask 应用程序,该应用程序返回带有示例用户列表的 JSON 响应。”

  • 精炼的代码片段(概念):(新端点的代码片段将出现在此处)

  • 为什么有效: 针对特定功能,允许集中模型注意力。

2.3。样式/格式转换

  • 概述:修改代码样式(例如,PEP 8 合规性)。

  • 提示示例:“重构 Flask 应用程序以遵守 PEP 8 命名约定并将行长度限制为 79 个字符。”

  • 为什么有效:系统地应用样式偏好。

3。基于分解的技术

这些技术将大任务分解为更小、更易于管理的步骤。

3.1。逐个函数分解

  • 概述:将任务分成子功能或模块。

  • 提示示例:

    1. “创建一个函数 init_db() 来初始化 SQLite 数据库。”
    2. “创建 insert_user(name) 以将用户添加到数据库。”
    3. “创建 get_all_users() 以检索所有用户。”
  • 结果(概念):(三个函数的代码片段将出现在此处)

  • 它的工作原理:将大型任务组织成模块化、可维护的组件。

3.2。基于块的提示

  • 概述:提供部分代码并要求模型完成缺失的部分。

  • 提示示例:“通过添加添加和检索用户的路由来完成下面的 Flask 应用:[部分代码片段]”

  • 为什么有效:将模型集中在特定的差距上,确保代码内聚性。

3.3。分步说明

  • 概述:枚举子任务或逻辑步骤。

  • 提示示例:

    1. “导入必要的库。”
    2. “设置数据库初始化。”
    3. “使用 insert_user() 创建一条添加用户的路由。”
    4. “使用 get_all_users() 创建一条列出用户的路由。”
  • 为什么有效:使代码生成过程透明并确保正确的操作顺序。

4。基于推理的技术

这些提示鼓励模型在提供代码之前阐明其推理过程。

4.1。思维链提示

  • 概述:请求推理过程的逐步解释。

  • 提示示例:“解释如何逐步向 Flask 应用添加身份验证,然后提供代码。”

  • 为什么有效:鼓励提供清晰的解决方案,从而产生更连贯的代码。

4.2。零射击思想链

  • 概述:要求模型在没有示例的情况下推理问题。

  • 提示示例:“解释您为 Flask 选择的密码哈希库,并显示集成它以供用户注册的代码。”

  • 为什么有效:促进彻底的库选择和使用方法。

4.3。少镜头思维链

  • 概述:在提出新问题之前提供推理示例。

  • 提示示例:“[登录系统的分步推理示例]。使用此方法,添加安全存储新用户凭据的 /register 路由。”

  • 为什么有效:为新问题提供一致的逻辑应用框架。

5。启动技巧

这些技术使用添加的上下文来影响代码风格和领域知识。

5.1。基于角色的提示

  • 概述:指示模型采用特定角色(例如安全专家)。

  • 提示示例:“您是一名专注于安全的高级 Python 后端开发人员。生成安全的 Flask 用户注册路径。”

  • 为什么有效:根据角色的专业知识定制解决方案,通常包括安全最佳实践。

5.2。骨架(模板)底漆

  • 概述: 提供带有占位符的模板以供模型填充。

  • 提示示例:“完成此 Flask 应用模板以实现用户登录表单:[带有占位符的 Flask 模板]”

  • 它的工作原理:将模型约束到特定框架。

5.3。参考-重启动

  • 概述:提供供模型使用的文档或数据模式。

  • 提示示例:“使用此 SQLAlchemy 文档 [链接],更新 Flask 应用程序路由以使用 SQLAlchemy 模型而不是原始 SQL。”

  • 为什么有效:允许专业知识集成,确保准确和最新的代码。

结论

这 15 种技术系统地指导使用 LLM 进行代码开发和优化。 根源技术建立基础,细化技术增强基础,分解技术管理复杂性,推理技术提高清晰度,启动技术添加上下文。 尝试组合以获得最佳结果。 请记住,即时工程是一个不断发展的领域,因此持续学习和适应是关键。

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