Effektives Prompt Engineering mit KI-Tools
Lernen Sie, präzise und detaillierte Prompts für KI-Tools wie ChatGPT oder GitHub Copilot zu formulieren, um genauere und nützlichere Code-Vorschläge, Erklärungen oder Problemlösungen zu erhalten. Dies maximiert den Nutzen von KI als Co-Pilot.
Originalvideo ansehen: The Real Reason Why OpenAI Just Shutdown SoraKontext bereitstellen
Geben Sie der KI ausreichend Kontext. Beschreiben Sie das Problem, die verwendete Technologie (Sprache, Framework, Bibliotheken) und den Zweck des Codes. Je mehr Informationen, desto besser das Ergebnis.
Schreibe eine Python-Funktion, die eine Liste von Zahlen entgegennimmt und den Durchschnitt berechnet. Die Funktion soll auch leere Listen behandeln und 0 zurückgeben, wenn die Liste leer ist.Spezifische Anforderungen definieren
Seien Sie präzise bei Ihren Anforderungen. Nennen Sie erwartete Ein- und Ausgaben, Fehlerbehandlung, Leistungsanforderungen oder spezifische Designmuster, die verwendet werden sollen.
Die Funktion soll 'calculate_average' heißen und einen Parameter 'numbers: List[int]' akzeptieren. Sie soll einen 'float' zurückgeben. Verwende Typ-Hints.Format und Stil vorgeben
Geben Sie an, in welchem Format Sie die Antwort wünschen (z.B. nur Code, Code mit Erklärungen, Markdown-Format). Sie können auch den Stil (z.B. 'idiomatisches Python', 'sauberer JavaScript-Code') vorgeben.
Gib nur den Python-Code aus, ohne zusätzliche Erklärungen. Der Code soll PEP 8 konform sein.Iterieren und verfeinern
Wenn die erste Antwort nicht perfekt ist, verfeinern Sie Ihren Prompt. Geben Sie Feedback zur KI-Antwort und bitten Sie um spezifische Änderungen oder Ergänzungen. 'Das ist gut, aber füge noch eine Fehlerbehandlung für negative Zahlen hinzu.'
Refaktoriere den vorherigen Code, um eine Klasse zu verwenden, anstatt einer einzelnen Funktion.