Prompt Engineering für Webentwicklung

Prompt Engineering für die Webentwicklung

In der sich schnell entwickelnden Landschaft der Softwareentwicklung steht das Aufkommen großer Sprachmodelle (LLMs) kurz davor, die Art und Weise, wie Code geschrieben wird, zu revolutionieren. Die Fähigkeit, durch gut formulierte Prompts effektiv mit diesen Modellen zu interagieren, wird zu einer unverzichtbaren Fähigkeit für Entwickler und Nicht-Entwickler gleichermaßen. Die Möglichkeit, Code bei Bedarf zu generieren, ist ein unglaublich wertvolles Gut, und das Verständnis der Nuancen des Prompt Engineerings ist der Schlüssel zur Erschließung seines vollen Potenzials.

In den letzten Jahren habe ich mich intensiv mit der Welt der KI-gestützten Codegenerierung beschäftigt und die bemerkenswerten Fortschritte in diesem Bereich hautnah miterlebt. Was einst eine aufstrebende Technologie war, hat sich erheblich weiterentwickelt, insbesondere in den letzten sechs Monaten. Während sich die spezifischen Tools und Modelle weiterentwickeln können, bleiben die grundlegenden Prinzipien der Interaktion mit KI-Prompts, wie sie von ChatGPT und Claude verwendet werden, konstant.

Diese Praxis, die heute allgemein als “Prompt Engineering” bezeichnet wird, umfasst eine Reihe von Techniken und Ansätzen, die die Effektivität der KI-Codegenerierung maximieren. In diesem Artikel werde ich einige der Strategien vorstellen, die ich bei der Generierung von PHP-, SASS-, JS- und HTML-Code für WordPress-Seiten als am nützlichsten empfunden habe. Es ist wichtig zu beachten, dass diese Konzepte nicht auf WordPress beschränkt sind. Sie können problemlos auf jedes andere Content-Management-System (CMS) oder Entwicklungsframework angewendet werden.

Die goldene Regel: Der Input bestimmt den Output

Der Eckpfeiler eines effektiven Prompt Engineerings ist ein einfaches, aber tiefgreifendes Prinzip: Die Qualität des Outputs ist direkt proportional zur Qualität des Inputs. Bei der Interaktion mit einer KI ist es entscheidend, sich daran zu erinnern, dass Sie nicht mit einem Menschen kommunizieren. Dies mag selbstverständlich erscheinen, aber es ist eine subtile und dennoch entscheidende Unterscheidung, die oft unbemerkt bleibt.

Menschen besitzen die Fähigkeit, Bedeutungen abzuleiten, klärende Fragen zu stellen und Fehler selbstständig zu korrigieren. KIs hingegen fehlt dieses inhärente Verständnis. Sie folgen akribisch den gegebenen Anweisungen, und nur diesen Anweisungen. Wenn Sie wichtige Informationen weglassen, füllt die KI die Lücken nicht auf magische Weise. Sie generiert einfach Code basierend auf den unvollständigen Anweisungen, die sie erhält.

Wenn Sie eine Codieraufgabe beschreiben, nehmen Sie möglicherweise unbewusst ein grundlegendes Verständnis bestimmter Konzepte an, insbesondere im Kontext einer bestimmten Plattform wie WordPress. Dies sind Details, die Sie bei der Kommunikation mit einem anderen Entwickler möglicherweise auf natürliche Weise ausschließen würden. Bei der Interaktion mit einer KI ist es jedoch wichtig, jede Anforderung explizit anzugeben, egal wie offensichtlich sie erscheinen mag.

Präzision und Klarheit: Die Schlüssel zu effektiven Prompts

Um die Bedeutung von Präzision und Klarheit zu veranschaulichen, betrachten wir ein hypothetisches Szenario. Stellen Sie sich vor, Sie möchten eine benutzerdefinierte WordPress-Funktion erstellen, die eine Liste der neuesten Beiträge anzeigt.

Anweisungen für einen menschlichen Entwickler:

“Hey, könntest du eine kurze Funktion schreiben, um die letzten paar Beiträge anzuzeigen? Vielleicht den Titel und das Datum anzeigen und auf, sagen wir, fünf Beiträge beschränken?”

Ein menschlicher Entwickler würde diese Anfrage wahrscheinlich ohne weitere Erläuterung verstehen. Er würde intuitiv wissen, dass er:

• Die WordPress-Klasse WP_Query verwenden muss.
• Beiträge in absteigender Reihenfolge des Veröffentlichungsdatums abrufen muss.
• Das Datum gemäß den Einstellungen der Website formatieren muss.
• Geeignetes HTML-Markup generieren muss.

Anweisungen für eine KI:

“Erstelle eine WordPress-Funktion in PHP, die eine Liste der fünf neuesten Beiträge anzeigt. Verwende die Klasse WP_Query, um die Beiträge abzurufen. Zeige für jeden Beitrag den Titel als Überschrift der Ebene 3 (<h3>) und das Veröffentlichungsdatum im Format ‘Monat Tag, Jahr’ (z. B. ‘Januar 1, 2024’) an. Umschließe die gesamte Liste mit einer ungeordneten Liste (<ul>), wobei jeder Beitrag als Listenelement (<li>) dargestellt wird. Die Funktion sollte keine Argumente akzeptieren und den generierten HTML-Code als String zurückgeben.”

Beachten Sie den Detaillierungsgrad in den Anweisungen für die KI. Wir geben explizit an:

• Die Programmiersprache (PHP).
• Die zu verwendende WordPress-Klasse (WP_Query).
• Die Anzahl der anzuzeigenden Beiträge (fünf).
• Die spezifischen Daten, die enthalten sein sollen (Titel und Datum).
• Das gewünschte Datumsformat (‘Monat Tag, Jahr’).
• Die zu verwendenden HTML-Elemente (<h3>, <ul>, <li>).
• Die Eingabe der Funktion (keine Argumente).
• Die Ausgabe der Funktion (ein String, der den HTML-Code enthält).

Dieser Grad an Spezifität ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die KI den gewünschten Code korrekt generiert.

Über grundlegende Anweisungen hinaus: Fortgeschrittene Prompting-Techniken

Während die Bereitstellung detaillierter Anweisungen grundlegend ist, gibt es mehrere fortgeschrittene Techniken, die die Effektivität Ihrer Prompts weiter verbessern können.

Spezifizieren von Codierstil und Konventionen

KIs können sich an verschiedene Codierstile und Konventionen anpassen. Wenn Sie spezifische Präferenzen für Variablennamen, Einrückungen oder Codeformatierung haben, können Sie diese in Ihren Prompt aufnehmen.

Beispiel:

“Schreibe die Funktion in PHP unter Verwendung der WordPress-Codierstandards. Verwende snake_case für Variablennamen und eine Einrückung von vier Leerzeichen.”

Bereitstellen von Kontext und Hintergrundinformationen

Manchmal ist es hilfreich, der KI zusätzlichen Kontext oder Hintergrundinformationen über die Aufgabe zu geben. Dies kann besonders bei komplexeren Szenarien nützlich sein.

Beispiel:

“Diese Funktion wird Teil eines Plugins sein, das die Blog-Funktionalität der Website erweitert. Sie sollte so konzipiert sein, dass sie leicht anpassbar und erweiterbar ist.”

Verwenden von Beispielen zur Führung der KI

Eine der leistungsstärksten Techniken ist, der KI Beispiele für die gewünschte Ausgabe zu geben. Dies kann besonders effektiv sein, wenn es um spezifische Formatierungs- oder Layoutanforderungen geht.

Beispiel:

“Die HTML-Ausgabe sollte der folgenden Struktur ähneln: