生成式人工智能編碼工具正在改變開發(fā)人員處理日常編碼任務(wù)的方式。從記錄我們的代碼庫(kù)到生成單元測(cè)試，這些工具有助于加快我們的工作流程。然而，就像任何新興技術(shù)一樣，總是有一個(gè)學(xué)習(xí)曲線。因此，當(dāng)人工智能驅(qū)動(dòng)的編碼助手無(wú)法生成他們想要的輸出時(shí)，開發(fā)人員（無(wú)論是初學(xué)者還是經(jīng)驗(yàn)豐富的開發(fā)人員）有時(shí)會(huì)感到沮喪。（有沒(méi)有覺(jué)得很熟悉？）

例如，當(dāng)要求 GitHub Copilot 使用 p5.js（一個(gè)用于創(chuàng)意編碼的 JavaScript 庫(kù)）繪制冰淇淋甜筒??時(shí)，我們不斷收到不相關(guān)的建議，或者有時(shí)根本沒(méi)有建議。但當(dāng)我們更多地了解 GitHub Copilot 處理信息的方式時(shí)，我們意識(shí)到我們必須調(diào)整與其通信的方式。

以下是 GitHub Copilot 生成不相關(guān)解決方案的示例：

當(dāng)我們調(diào)整提示時(shí)，我們能夠生成更準(zhǔn)確的結(jié)果：

進(jìn)步勝過(guò)完美

即使我們擁有使用人工智能的經(jīng)驗(yàn)，我們也認(rèn)識(shí)到每個(gè)人都處于生成式人工智能技術(shù)的試錯(cuò)階段。我們也知道提供通用提示制作技巧的挑戰(zhàn)，因?yàn)槟Ｐ透鞑幌嗤?，開發(fā)人員正在解決的個(gè)別問(wèn)題也各不相同。這不是一個(gè)最終的、萬(wàn)能的指南。相反，我們正在分享我們所學(xué)到的有關(guān)即時(shí)制作的知識(shí)，以在軟件開發(fā)的新時(shí)代加速集體學(xué)習(xí)。

什么是提示，什么是提示工程？

這取決于你和誰(shuí)說(shuō)話。

在生成式 AI 編碼工具中，提示可能意味著不同的含義，具體取決于您是詢問(wèn)正在構(gòu)建和微調(diào)這些工具的機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 研究人員，還是在 IDE 中使用這些工具的開發(fā)人員。

在本指南中，我們將從在 IDE 中使用生成式 AI 編碼工具的開發(fā)人員的角度來(lái)定義術(shù)語(yǔ)。但為了讓您全面了解，我們還在圖表中添加了下面的 ML 研究人員定義。

提示 提示工程 上下文 開發(fā)人員 開發(fā)人員編寫的代碼塊、單行代碼或自然語(yǔ)言注釋，以從 GitHub Copilot 生成特定建議 在 IDE 中提供說(shuō)明或注釋以生成特定編碼建議 開發(fā)人員提供的詳細(xì)信息，用于指定生成式 AI 編碼工具的所需輸出 ML 研究人員 編譯 IDE 代碼和相關(guān)上下文（IDE 注釋、打開文件中的代碼等），由算法不斷生成并發(fā)送到生成式 AI 編碼工具的模型 創(chuàng)建將為大型語(yǔ)言模型生成提示（IDE 代碼和上下文的編譯）的算法 算法發(fā)送到大型語(yǔ)言模型 (LLM ) 的詳細(xì)信息（例如打開文件中的數(shù)據(jù)以及光標(biāo)之前和之后編寫的代碼）作為有關(guān)代碼的附加信息

使用 GitHub Copilot 進(jìn)行快速制作的 3 個(gè)最佳實(shí)踐

1. 設(shè)定高水平目標(biāo)。???

如果您有空白文件或空代碼庫(kù)，這將非常有幫助。換句話說(shuō)，如果 GitHub Copilot 對(duì)您想要構(gòu)建或完成的內(nèi)容的上下文為零，那么為 AI 結(jié)對(duì)程序員設(shè)置舞臺(tái)可能非常有用。在您開始詳細(xì)介紹之前，它有助于為 GitHub Copilot 提供您希望其生成的內(nèi)容的總體描述。

當(dāng)提示 GitHub Copilot 時(shí)，將這個(gè)過(guò)程想象成與某人對(duì)話：我應(yīng)該如何分解問(wèn)題，以便我們可以一起解決它？我將如何與這個(gè)人進(jìn)行結(jié)對(duì)編程？

例如，在 Next.jst 中構(gòu)建 Markdown 編輯器時(shí)，我們可以編寫這樣的注釋

/*
Create a basic markdown editor in Next.js with the following features:
- Use react hooks
- Create state for markdown with default text "type markdown here"
- A text area where users can write markdown 
- Show a live preview of the markdown text as I type
- Support for basic markdown syntax like headers, bold, italics 
- Use React markdown npm package 
- The markdown text and resulting HTML should be saved in the component's state and updated in real time 
*/

這將提示 GitHub Copilot 生成以下代碼，并在 30 秒內(nèi)生成一個(gè)非常簡(jiǎn)單、無(wú)樣式但功能齊全的 Markdown 編輯器。我們可以利用剩余的時(shí)間來(lái)設(shè)計(jì)組件的樣式：

注意：這種詳細(xì)程度可以幫助您創(chuàng)建更理想的輸出，但結(jié)果可能仍然是不確定的。例如，在評(píng)論中，我們提示 GitHub Copilot 創(chuàng)建默認(rèn)文本“在此鍵入 markdown”，但它生成了“markdown 預(yù)覽”作為默認(rèn)詞。

2. 讓你的要求簡(jiǎn)單而具體。旨在接收來(lái)自 GitHub Copilot 的簡(jiǎn)短輸出。???

一旦您將您的主要目標(biāo)傳達(dá)給人工智能結(jié)對(duì)程序員，請(qǐng)闡明實(shí)現(xiàn)該目標(biāo)所需遵循的邏輯和步驟。當(dāng)您分解事情時(shí)，GitHub Copilot 可以更好地理解您的目標(biāo)。（想象一下你正在寫一份食譜。你會(huì)把烹飪過(guò)程分解成不連續(xù)的步驟——而不是寫一段描述你想做的菜。）

讓 GitHub Copilot 在每一步之后生成代碼，而不是要求它一次性生成一堆代碼。

以下是我們向 GitHub Copilot 提供用于反轉(zhuǎn)函數(shù)的分步說(shuō)明的示例：

3. 舉一兩個(gè) GitHub Copilot 示例。??

從示例中學(xué)習(xí)不僅對(duì)人類有用，而且對(duì)人工智能結(jié)對(duì)程序員也有用。例如，我們想從下面的數(shù)據(jù)數(shù)組中提取名稱并將其存儲(chǔ)在一個(gè)新數(shù)組中：

const data = [
  [
    { name: 'John', age: 25 },
    { name: 'Jane', age: 30 }
  ],
  [
    { name: 'Bob', age: 40 }
  ]
];

當(dāng)我們沒(méi)有向 GitHub Copilot 展示示例時(shí)……

// Map through an array of arrays of objects to transform data
const data = [
  [
    { name: 'John', age: 25 },
    { name: 'Jane', age: 30 }
  ],
  [
    { name: 'Bob', age: 40 }
  ]
];

const mappedData = data.map(x => [x.name](http://x.name/));

console.log(mappedData);

// Results: [undefined, undefined]

它生成了錯(cuò)誤的地圖用法：

const mappedData = data.map(x => [x.name](http://x.name/));

console.log(mappedData);

// Results: [undefined, undefined]

相比之下，當(dāng)我們確實(shí)提供了一個(gè)例子時(shí)……

// Map through an array of arrays of objects
// Example: Extract names from the data array
// Desired outcome: ['John', 'Jane', 'Bob']
const data = [
  [{ name: 'John', age: 25 }, { name: 'Jane', age: 30 }],
  [{ name: 'Bob', age: 40 }]
];


const mappedData = data.flatMap(sublist => sublist.map(person => person.name));

console.log(mappedData);

我們收到了我們想要的結(jié)果。

const mappedData = data.flatMap(sublist => sublist.map(person => person.name));

console.log(mappedData);
// Results: ['John', 'Jane', 'Bob']

詳細(xì)了解 AI 訓(xùn)練的常見方法，例如零樣本學(xué)習(xí)、單樣本學(xué)習(xí)和少樣本學(xué)習(xí)。

使用 GitHub Copilot 進(jìn)行快速制作的三個(gè)額外技巧

以下三個(gè)額外提示可幫助指導(dǎo)您與 GitHub Copilot 的對(duì)話。

1. 根據(jù)提示進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

對(duì)話與其說(shuō)是一門科學(xué)，不如說(shuō)是一門藝術(shù)，即時(shí)創(chuàng)作也是如此。因此，如果您在第一次嘗試時(shí)沒(méi)有收到您想要的內(nèi)容，請(qǐng)按照上述最佳實(shí)踐重新設(shè)計(jì)提示。

例如，下面的提示是模糊的。它不為 GitHub Copilot 生成相關(guān)建議提供任何上下文或邊界。

# Write some code for grades.py  

我們迭代了提示以使其更加具體，但我們?nèi)匀粵](méi)有得到我們想要的確切結(jié)果。這是一個(gè)很好的提醒，即為提示添加特異性比聽起來(lái)更難。從一開始就很難知道您應(yīng)該包含哪些關(guān)于您的目標(biāo)的詳細(xì)信息，以便從 GitHub Copilot 生成最有用的建議。這就是我們鼓勵(lì)嘗試的原因。

下面的提示版本比上面的更具體，但沒(méi)有明確定義輸入和輸出要求。

# Implement a function in grades.py to calculate the average grade

我們通過(guò)設(shè)置邊界并概述我們希望函數(shù)執(zhí)行的操作再次嘗試提示。我們還重新表述了注釋，使功能更加清晰（為 GitHub Copilot 提供了明確的驗(yàn)證意圖）。

這一次，我們得到了我們想要的結(jié)果。

# Implement the function calculate_average_grade in grades.py that takes a list of grades as input and returns the average grade as a floating-point number

2. 保持幾個(gè)相關(guān)選項(xiàng)卡打開。

我們沒(méi)有您應(yīng)該保持打開的選項(xiàng)卡的確切數(shù)量，以幫助 GitHub Copilot 將您的代碼置于上下文中，但根據(jù)我們的經(jīng)驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)一兩個(gè)是有幫助的。

GitHub Copilot 使用一種稱為相鄰選項(xiàng)卡的技術(shù)，允許 AI 結(jié)對(duì)程序員通過(guò)處理 IDE 中打開的所有文件（而不僅僅是您正在處理的單個(gè)文件）來(lái)將您的代碼置于上下文中。但是，不能保證 GItHub Copilot 會(huì)將所有打開的文件視為代碼的必要上下文。

3. 使用良好的編碼實(shí)踐。

這包括提供描述性變量名稱和函數(shù)，以及遵循一致的編碼風(fēng)格和模式。我們發(fā)現(xiàn)，與 GitHub Copilot 合作鼓勵(lì)我們遵循我們?cè)诼殬I(yè)生涯中學(xué)到的良好編碼實(shí)踐。

例如，在這里我們使用了描述性函數(shù)名稱，并遵循利用蛇形命名法的代碼庫(kù)模式。

def authenticate_user(username, password):

結(jié)果，GitHub Copilot 生成了相關(guān)代碼建議：

def authenticate_user(username, password):
    # Code for authenticating the user
    if is_valid_user(username, password):
        generate_session_token(username)
        return True
    else:
        return False

將此與下面的示例進(jìn)行比較，在該示例中我們引入了不一致的編碼風(fēng)格并且對(duì)函數(shù)的命名也很糟糕。

def rndpwd(l):

GitHub Copilot 沒(méi)有建議代碼，而是生成了一條評(píng)論：“代碼放在這里?！?/p>

def rndpwd(l):
    # Code goes here

保持聰明

生成式人工智能編碼工具背后的法學(xué)碩士旨在從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中查找和推斷模式，將這些模式應(yīng)用到現(xiàn)有語(yǔ)言，然后生成遵循這些模式的代碼。考慮到這些模型的龐大規(guī)模，它們可能會(huì)生成一個(gè)尚不存在的代碼序列。正如您查看同事的代碼一樣，您應(yīng)該始終評(píng)估、分析和驗(yàn)證人工智能生成的代碼。

一個(gè)練習(xí)示例???????

首先，您需要安裝 GitHub Copilot 并在 IDE 中打開。我們還可以訪問(wèn)GitHub Copilot 聊天的早期預(yù)覽版，當(dāng)我們對(duì)代碼有疑問(wèn)時(shí)，我們一直在使用它。如果您沒(méi)有 GitHub Copilot 聊天功能，請(qǐng)注冊(cè)加入候補(bǔ)名單。在此之前，您可以將GitHub Copilot與 ChatGPT 配對(duì)。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-556505.html

更具生成性的人工智能提示制作指南

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到了這里，關(guān)于如何使用 GitHub Copilot：提示、技巧和用例的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！