Nel panorama in rapida evoluzione dello sviluppo software, l’avvento dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) è destinato a rivoluzionare il modo in cui viene scritto il codice. La capacità di interagire efficacemente con questi modelli attraverso prompt ben congegnati sta diventando una competenza indispensabile sia per gli sviluppatori che per i non sviluppatori. La capacità di generare codice su richiesta è una risorsa incredibilmente preziosa e la comprensione delle sfumature del prompt engineering è la chiave per sbloccarne il pieno potenziale.
Negli ultimi due anni, mi sono immerso nel mondo della generazione di codice assistita dall’IA, assistendo in prima persona ai notevoli progressi in questo campo. Quella che una volta era una tecnologia nascente è maturata in modo significativo, soprattutto negli ultimi sei mesi. Mentre gli strumenti e i modelli specifici possono continuare a evolversi, i principi fondamentali dell’interazione con i prompt AI, come quelli utilizzati da ChatGPT e Claude, rimangono costanti.
Questa pratica, ora comunemente denominata “prompt engineering”, coinvolge un insieme di tecniche e approcci che massimizzano l’efficacia della generazione di codice AI. In questo articolo, condividerò alcune delle strategie che ho trovato più utili durante la generazione di codice PHP, SASS, JS e HTML per siti WordPress. È importante notare che questi concetti non sono limitati a WordPress; possono essere facilmente applicati a qualsiasi altro sistema di gestione dei contenuti (CMS) o framework di sviluppo.
La regola d’oro: l’input determina l’output
La pietra angolare di un efficace prompt engineering è un principio semplice ma profondo: la qualità dell’output è direttamente proporzionale alla qualità dell’input. Quando si interagisce con un’IA, è fondamentale ricordare che non si sta comunicando con un essere umano. Questo può sembrare ovvio, ma è una distinzione sottile ma critica che spesso passa inosservata.
Gli esseri umani possiedono la capacità di dedurre il significato, porre domande chiarificatrici e correggere autonomamente gli errori. Le IA, d’altra parte, mancano di questa comprensione intrinseca. Seguono meticolosamente le istruzioni fornite, e solo quelle istruzioni. Se si omettono informazioni cruciali, l’IA non colmerà magicamente le lacune. Genererà semplicemente codice basato sulle istruzioni incomplete che riceve.
Quando si descrive un’attività di codifica, si può inconsciamente presumere una comprensione di base di determinati concetti, in particolare nel contesto di una piattaforma specifica come WordPress. Questi sono dettagli che potresti naturalmente escludere quando comunichi con un altro sviluppatore. Tuttavia, quando si interagisce con un’IA, è essenziale dichiarare esplicitamente ogni requisito, non importa quanto possa sembrare ovvio.
Precisione e chiarezza: le chiavi per prompt efficaci
Per illustrare l’importanza della precisione e della chiarezza, consideriamo uno scenario ipotetico. Immagina di voler creare una funzione WordPress personalizzata che visualizzi un elenco di post recenti.
Istruzioni per uno sviluppatore umano:
“Ehi, potresti scrivere una funzione rapida per mostrare gli ultimi post? Magari visualizza il titolo e la data e limitati a, diciamo, cinque post?”
Uno sviluppatore umano probabilmente capirebbe questa richiesta senza ulteriori chiarimenti. Saprebbe intuitivamente di:
- Utilizzare la classe WordPress
WP_Query. - Recuperare i post in ordine decrescente di data di pubblicazione.
- Formattare la data in base alle impostazioni del sito.
- Generare il markup HTML appropriato.
Istruzioni per un’IA:
“Crea una funzione WordPress in PHP che visualizzi un elenco dei cinque post più recenti. Utilizza la classe WP_Query per recuperare i post. Per ogni post, visualizza il titolo come intestazione di livello 3 (<h3>) e la data di pubblicazione formattata come ‘Mese Giorno, Anno’ (ad esempio, ‘Gennaio 1, 2024’). Racchiudi l’intero elenco in un elenco non ordinato (<ul>) con ogni post rappresentato come un elemento dell’elenco (<li>). La funzione non deve accettare argomenti e deve restituire l’HTML generato come stringa.”
Notare il livello di dettaglio nelle istruzioni per l’IA. Specifichiamo esplicitamente:
- Il linguaggio di programmazione (PHP).
- La classe WordPress da utilizzare (
WP_Query). - Il numero di post da visualizzare (cinque).
- I dati specifici da includere (titolo e data).
- Il formato della data desiderato (‘Mese Giorno, Anno’).
- Gli elementi HTML da utilizzare (
<h3>,<ul>,<li>). - L’input della funzione (nessun argomento).
- L’output della funzione (una stringa contenente l’HTML).
Questo livello di specificità è fondamentale per garantire che l’IA generi il codice desiderato in modo accurato.
Oltre le istruzioni di base: tecniche di prompting avanzate
Sebbene fornire istruzioni dettagliate sia fondamentale, ci sono diverse tecniche avanzate che possono migliorare ulteriormente l’efficacia dei tuoi prompt.
Specificare lo stile di codifica e le convenzioni
Le IA possono adattarsi a diversi stili di codifica e convenzioni. Se hai preferenze specifiche per la denominazione delle variabili, l’indentazione o la formattazione del codice, puoi includerle nel tuo prompt.
Esempio:
“Scrivi la funzione in PHP utilizzando gli standard di codifica di WordPress. Utilizza snake_case per i nomi delle variabili e l’indentazione a quattro spazi.”
Fornire contesto e informazioni di base
A volte, è utile fornire all’IA un contesto aggiuntivo o informazioni di base sull’attività. Questo può essere particolarmente utile per scenari più complessi.
Esempio:
“Questa funzione farà parte di un plugin che migliora la funzionalità del blog del sito. Dovrebbe essere progettata per essere facilmente personalizzabile ed estensibile.”
Utilizzare esempi per guidare l’IA
Una delle tecniche più potenti è fornire all’IA esempi dell’output desiderato. Questo può essere particolarmente efficace quando si tratta di requisiti specifici di formattazione o layout.
Esempio:
“L’output HTML dovrebbe assomigliare alla seguente struttura: