Kurzusleírás
Ajánlott eljárások és eszközök
Gyakori buktatók és enyhítési stratégiák
Bevezetés a Prompt Engineeringbe
Prompt Finomítás és Iteratív Tervezés
Promptolás Tesztautomatizáláshoz és SQL Generáláshoz
Összefoglalás és Következő Lépések
Promptok Használata Kódmagyarázathoz és Hibakereséshez
Promptok Írása Kódgeneráláshoz
- Hallucinált kód vagy biztonsági rések elkerülése
- Hiányos vagy kétértelmű bemenetek kezelése
- Biztonságos visszaesési promptok és korlátok létrehozása
- Tesztesetek létrehozása követelményekből vagy kódból
- Strukturált SQL lekérdezések generálása természetes nyelvből
- Kimenetek formázása tesztkészletekbe való integráláshoz
- Örökölt vagy ismeretlen kód magyarázata
- Promptolás logikai bejárásokhoz vagy peremfeltételek elemzéséhez
- Hibák vagy hatékonysági problémák felderítése és magyarázata
- Kód generálása egyszerű leírásokból
- Kimenet formátum és programozási nyelv szabályozása
- Összetett logika vagy több funkció kezelése
- Eredmények javítása prompt láncolással és visszacsatolási hurkokkal
- Hibajavítás és prompt hangolási stratégiák
- Esettanulmányok a finomításról technikai feladatokhoz
- Prompt könyvtárak és újrafelhasználási minták
- Prompt sablonok használata VS Code-ban vagy API-alapú munkafolyamatokban
- Prompt minőség és teljesítmény értékelése éles környezetben
- Promptok, kontextus, tokenek és modellek megértése
- Prompt típusok: zero-shot, one-shot, few-shot
- Rendszer vs. felhasználói utasítások használata különböző API-kban
Követelmények
Közönség
- Fejlesztők, akik LLM-et használnak kódgenerálásban vagy elemzésben
- Technikai vezetők, akik AI eszközöket vizsgálnak munkafolyamataikban
- Szoftver szakemberek, akik kísérleteznek LLM integrációkkal
- Tapasztalat szoftverfejlesztésben vagy szkriptelésben
- Ismeret a gyakori programozási nyelvekben (pl. Python, JavaScript, SQL)
- Alapvető ismeret a nagy nyelvi modellekről és AI eszközökről, mint a ChatGPT, Claude vagy Copilot
Vélemények (2)
Hogy megszereztem tudást a Python Streamlit könyvtárról, és biztosan megpróbálom használni annak érdekében, hogy fejlesszem a csapatomban használt R Shiny alkalmazásokat.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Kurzus - GitHub Copilot for Developers
Gépi fordítás
A tanár képes az edzés során a kurzus szintjét módosítani, hogy megfeleljen a témában lévő értelemzésünk szintjének, így hasznosabb ismereteket szerezhetnénk, amelyek továbbiakban segítenek nekünk a munka eszközeit nap mint nap jobban kihasználni.
Tatt Juen - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Kurzus - Intermediate GitHub Copilot
Gépi fordítás