GPT-4 (oder ähnliches LLM), gh copilot (optional) intermediate coding 85% Usefulness

Prompting für neue Feature-Generierung

Lerne, wie du effektive Prompts erstellst, um GPT-4 (oder ähnliche LLMs) dazu zu bringen, neue Code-Features basierend auf deinem bestehenden Projektkontext zu generieren.

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5 Schritte

Aufgabe klar definieren

Beginne deinen Prompt mit einer klaren und prägnanten Beschreibung der gewünschten Funktion. Was soll sie tun? Welche Eingaben nimmt sie entgegen? Was ist die erwartete Ausgabe? Beispiel: 'Erstelle eine TypeScript-Funktion, die einen neuen Benutzer in die Datenbank einfügt.'

Tipp: Sei so spezifisch wie möglich. Vermeide vage Formulierungen.

Funktionssignatur vorgeben

Wenn du eine bestimmte Funktionssignatur erwartest, gib diese im Prompt an. Dies hilft der KI, den Code genau nach deinen Vorgaben zu strukturieren. Beispiel: 'Die Funktion sollte `async function addUser(name: string, email: string): Promise<User>` heißen.'

Tipp: Dies ist besonders nützlich, um die Konsistenz mit bestehenden APIs oder Schnittstellen zu gewährleisten.

Relevanten Kontext bereitstellen

Füge alle notwendigen Kontextinformationen hinzu. Dazu gehören: Datenbank-Schemas, relevante Schnittstellen (Interfaces/Types), bestehende Hilfsfunktionen, Konfigurationsdateien oder Code-Konventionen. Beispiel: 'Hier ist unser User-Interface: `interface User { id: string; name: string; email: string; }`. Hier ist unser Datenbank-Client: `const db = new DatabaseClient();`.'

Tipp: Nutze Tools wie 'gh copilot', um Dateiinhalte einfach in den Prompt zu integrieren (z.B. `cat src/types/user.ts | gh copilot generate ...`).

Beispiele oder Best Practices nennen

Wenn es spezifische Muster oder Best Practices in deinem Projekt gibt, erwähne diese. Beispiel: 'Verwende unsere bestehende Fehlerbehandlungsstrategie mit `try/catch` Blöcken und logge Fehler mit `logger.error()`.'

Tipp: Dies hilft der KI, Code zu generieren, der besser in dein Projekt passt und weniger Überarbeitung erfordert.

Ausgabeformat spezifizieren

Gib an, in welchem Format du die Ausgabe erwartest. Soll es nur der Code sein? Oder Code mit Erklärungen? Beispiel: 'Antworte nur mit dem Code der Funktion, ohne zusätzliche Erklärungen.'

Warnung: Überprüfe den generierten Code immer sorgfältig auf logische Fehler, Sicherheitslücken und Übereinstimmung mit den Projektanforderungen.

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