ai prompt Engineering für Codegenerierung: Ein Entwicklerhandbuch

Die Landschaft der Codeentwicklung ist für eine signifikante Verschiebung bereit. Das Mastering gro?er Sprachmodelle (LLMs) und das schnelle Engineering sind für Entwickler in den kommenden Jahren von entscheidender Bedeutung. Die F?higkeit, 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

Eingangsqualit?t bestimmt die Ausgangsqualit?t

Die goldene Regel der AI -Code -Erzeugung lautet:

Müll in, Müll aus . Im Gegensatz zur Unterweisung eines Menschen, der die Bedeutung schlie?en und kl?rende Fragen stellen kann, h?lt AI streng an die Formulierung Ihrer Eingabeaufforderung. Auslassungen führen zu einem unvollst?ndigen oder ungenauen Code. Sie müssen pr?zise und explizit sein, einschlie?lich Details, die ein Mensch implizit verstehen kann.

Beispiel: Person vs. ai Eingabeaufforderung

für eine Person:

"K?nnen Sie Post -Titel ?ndern, damit Blog -Beitr?ge" Pr?fix "vor ihnen haben, aber die Seiten bleiben unver?ndert? Stellen Sie sicher, dass die Sicherheit ordnungsgem?? entkommt."

für eine AI -Eingabeaufforderung:

"Schreiben Sie eine WordPress -Funktion mit

Filter zum Hinzufügen von 'Pr?fix:' Bevor post -Titel. Dies sollte nur für Beitr?ge 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 h?herer Qualit?t.

Codeorganisation und Wiederverwendbarkeit

Effektive Eingabeaufforderungen nutzen vorhandene Codebasen. Der unorganisierte, unabh?ngige AI-generierte Code führt zu Redundanz, Aufbl?hen, reduzierter Testbarkeit und erh?hter Komplexit?t. Sauberer, organisierter Code wird in Zukunft von erheblichem Vorteil sein. W?hrend LLMs den Code m?glicherweise nicht automatisch wiederverwenden, es sei denn, eine ausdrücklich angewiesene Codebasis ist für eine effiziente Zusammenarbeit mit KI unerl?sslich. Das trockene Prinzip (nicht wiederholen) bleibt unabh?ngig vom Ursprung des Code von gr??ter Bedeutung.

Gute Eingabeaufforderungen gegenüber schlechten Eingabeaufforderungen

vage Eingabeaufforderungen führen zu unvollst?ndigen, nicht hilfreiche Antworten.

Schlechte Eingabeaufforderung:

"Code bereitstellen, um eine API -Anfrage für meine neuesten Reddit -Beitr?ge 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-Beitr?ge 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 m?glicherweise 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 W?hrend 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 Verst?ndnis der Programmierprinzipien ist der Schlüssel. wp kevinlearynet find-broken-links

Schlussfolgerung

Effektives promptes Engineering ist eine wichtige F?higkeit für Entwickler. W?hrend KI die Entwicklung beschleunigt, bleibt ein tiefes Verst?ndnis der Programmiersprache und der Codebasis wesentlich. Die F?higkeit, pr?zise, ??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!