Takk for at du sendte din henvendelse! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Takk for at du sendte din bestilling! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Kursplan
Best praksis og verktøy
Vanlige hinder og håndteringstrategier
Introduksjon til prompt engineering
Prompt-forfining og iterativ design
Prompting for testautomatisering og SQL-generering
Oppsummering og neste skritt
Bruke prompts for kodeforklaring og feilsøking
Skrive prompts for kodegenerering
- Unngå hallucinerende kode eller sikkerhetsvulnerabiliteter
- Håndtere ufullstendige eller tvetydige inputer
- Opprette trygge fallback-prompts og trygghetshindre
- Opprette testtilfeller fra krav eller kode
- Generere strukturerte SQL-forespørsler fra naturlig språk
- Formatering av outputer for integrasjon i testsett
- Forklare legat eller ubekjent kode
- Prompting for logikk-gjennomgang eller analyse av kanttilfeller
- Finn og forklar feil eller ineffektiviteter
- Generere kode fra naturlig språkbeskrivelser
- Kontrollere outputformat og programmeringsspråk
- Arbeide med kompleks logikk eller flere funksjoner
- Forbedre resultater ved hjelp av prompt-kjeding og tilbakemeldingsløkker
- Feilsøkning og justering av prompts-strategier
- Case studier i forfining for tekniske oppgaver
- Prompt-biblioteker og gjenbruksmønstre
- Bruke prompt-maler i VS Code eller API-baserte arbeidsflyter
- Evaluere prompt-kvalitet og -prestasjon i produksjonsbruk
- Forstå prompts, kontekst, token og modeller
- Prompt-typer: zero-shot, one-shot, few-shot
- Bruke system vs. brukerinstruksjoner i ulike APIer
Krav
Målgruppe
- Utviklere som bruker LLMs i kodegenerering eller -analyse
- Teknisk ledelse som utforsker AI-verktøy i arbeidsflyter
- Programvareprofesjonelle som eksperimenterer med LLM-integrasjoner
- Erfaring i programvareutvikling eller scripting
- Kjenner til vanlige programmeringsspråk (f.eks., Python, JavaScript, SQL)
- Grunnleggende forståelse av store språkmønster og AI-verktøy som ChatGPT, Claude eller Copilot
7 Timer
Referanser (1)
At jeg har skaffet kunnskap om Streamlit-biblioteket fra Python, og jeg vil sikkert prøve å bruke det for å forbedre applikasjonene i min gruppe som er laget i R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Kurs - GitHub Copilot for Developers
Maskinoversatt