Златното правило: Входът диктува изхода
Основният принцип на ефективното инженеринг на заявки е прост, но дълбок: качеството на изхода е пряко пропорционално на качеството на входа. Когато взаимодействате с AI, е изключително важно да запомните, че не общувате с човешко същество. Това може да изглежда очевидно, но е фина, но критична разлика, която често остава незабелязана.
Хората притежават способността да правят изводи за значението, да задават уточняващи въпроси и самостоятелно да коригират грешки. AI, от друга страна, нямат това присъщо разбиране. Те стриктно следват предоставените инструкции и само тези инструкции. Ако пропуснете важна информация, AI няма магически да попълни празнините. Той просто ще генерира код въз основа на непълните инструкции, които получава.
Когато описвате задача за кодиране, може несъзнателно да приемете основно разбиране на определени концепции, особено в контекста на конкретна платформа като WordPress. Това са подробности, които може естествено да изключите, когато общувате с друг разработчик. Въпреки това, когато взаимодействате с AI, е важно изрично да посочите всяко изискване, колкото и очевидно да изглежда.
Прецизност и яснота: Ключовете към ефективните заявки
За да илюстрираме значението на прецизността и яснотата, нека разгледаме хипотетичен сценарий. Представете си, че искате да създадете персонализирана WordPress функция, която показва списък с последните публикации.
Инструкции за човешки разработчик:
“Хей, можеш ли да напишеш бърза функция, за да покажеш последните няколко публикации? Може би да покажеш заглавието и датата и да я ограничиш до, да речем, пет публикации?”
Човешкият разработчик вероятно би разбрал тази заявка без допълнително изясняване. Те интуитивно биха знаели да:
- Използват WordPress класа
WP_Query. - Извличат публикации в низходящ ред по дата на публикуване.
- Форматират датата според настройките на сайта.
- Генерират подходящ HTML markup.
Инструкции за AI:
“Създай WordPress функция на PHP, която показва списък с петте най-нови публикации. Използвай класа WP_Query, за да извлечеш публикациите. За всяка публикация покажи заглавието като заглавие от ниво 3 (<h3>) и датата на публикуване, форматирана като ‘Месец Ден, Година’ (напр. ‘Януари 1, 2024’). Обвий целия списък в неподреден списък (<ul>), като всяка публикация е представена като елемент от списъка (<li>). Функцията не трябва да приема аргументи и трябва да връща генерирания HTML като низ.”
Забележете нивото на детайлност в инструкциите за AI. Изрично посочваме:
- Езикът за програмиране (PHP).
- WordPress класът, който да се използва (
WP_Query). - Броят на публикациите за показване (пет).
- Конкретните данни, които да се включат (заглавие и дата).
- Желаният формат на датата (‘Месец Ден, Година’).
- HTML елементите, които да се използват (
<h3>,<ul>,<li>). - Входът на функцията (без аргументи).
- Изходът на функцията (низ, съдържащ HTML).
Това ниво на специфичност е от решаващо значение за гарантиране, че AI генерира желания код точно.
Отвъд основните инструкции: Разширени техники за заявки
Въпреки че предоставянето на подробни инструкции е фундаментално, има няколко усъвършенствани техники, които могат допълнително да подобрят ефективността на вашите заявки.
Указване на стил на кодиране и конвенции
AI могат да се адаптират към различни стилове на кодиране и конвенции. Ако имате специфични предпочитания за именуване на променливи, отстъпи или форматиране на кода, можете да ги включите във вашата заявка.
Пример:
“Напиши функцията на PHP, използвайки стандартите за кодиране на WordPress. Използвай snake_case за имена на променливи и отстъп с четири интервала.”
Предоставяне на контекст и основна информация
Понякога е полезно да предоставите на AI допълнителен контекст или основна информация за задачата. Това може да бъде особено полезно за по-сложни сценарии.
Пример:
“Тази функция ще бъде част от плъгин, който подобрява функционалността на блога на сайта. Тя трябва да бъде проектирана така, че да бъде лесно персонализирана и разширяема.”
Използване на примери за насочване на AI
Една от най-мощните техники е да предоставите на AI примери за желания изход. Това може да бъде особено ефективно, когато се занимавате със специфични изисквания за форматиране или оформление.
Пример:
“HTML изходът трябва да прилича на следната структура: