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課程時長 7 時間:
課程簡介
最佳实践与工具
常见陷阱与缓解策略
提示工程简介
提示细化与迭代设计
用于测试自动化和SQL生成的提示
总结与后续步骤
使用提示进行代码解释和调试
编写代码生成提示
- 避免幻觉代码或安全漏洞
- 处理不完整或模糊的输入
- 创建安全的回退提示和防护措施
- 从需求或代码创建测试用例
- 从自然语言生成结构化SQL查询
- 格式化输出以集成到测试套件中
- 解释遗留或不熟悉的代码
- 提示逻辑演练或边界情况分析
- 发现并解释错误或低效之处
- 从自然语言描述生成代码
- 控制输出格式和编程语言
- 处理复杂逻辑或多个函数
- 通过提示链和反馈循环改进结果
- 错误恢复和提示调优策略
- 技术任务细化案例研究
- 提示库和复用模式
- 在VS Code或基于API的工作流程中使用提示模板
- 评估生产使用中提示的质量和性能
- 理解提示、上下文、标记和模型
- 提示类型:零样本、单样本、少样本
- 在不同API中使用系统指令与用户指令
最低要求
目标受众
- 在代码生成或分析中使用LLM的开发人员
- 探索工作流程中AI工具的技术负责人
- 尝试LLM集成的软件专业人员
- 具有软件开发或脚本编写经验
- 熟悉常见编程语言(如Python、JavaScript、SQL)
- 对大型语言模型及ChatGPT、Claude或Copilot等AI工具有基本了解
客戶評論 (1)
我獲得了關於Python中Streamlit庫的知識,我肯定會嘗試使用它來改進我們團隊中基於R Shiny開發的apps。
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
課程 - GitHub Copilot for Developers
機器翻譯