Prompt Engineering voor Web

In het snel evoluerende landschap van softwareontwikkeling staat de komst van grote taalmodellen (LLM’s) op het punt om een revolutie teweeg te brengen in de manier waarop code wordt geschreven. Het vermogen om effectief te communiceren met deze modellen door middel van goed opgestelde prompts wordt een onmisbare vaardigheid voor zowel ontwikkelaars als niet-ontwikkelaars. De kracht om code op aanvraag te genereren is een ongelooflijk waardevolle troef, en het begrijpen van de nuances van prompt engineering is de sleutel tot het ontsluiten van het volledige potentieel ervan.

In de afgelopen jaren heb ik me ondergedompeld in de wereld van AI-ondersteunde codegeneratie en ben ik getuige geweest van de opmerkelijke vooruitgang op dit gebied. Wat ooit een opkomende technologie was, is aanzienlijk volwassen geworden, vooral in de afgelopen zes maanden. Hoewel de specifieke tools en modellen kunnen blijven evolueren, blijven de fundamentele principes van interactie met AI-prompts, zoals die gebruikt door ChatGPT en Claude, constant.

Deze praktijk, nu algemeen aangeduid als ‘prompt engineering’, omvat een reeks technieken en benaderingen die de effectiviteit van AI-codegeneratie maximaliseren. In dit artikel deel ik enkele van de strategieën die ik het nuttigst heb gevonden bij het genereren van PHP-, SASS-, JS- en HTML-code voor WordPress-sites. Het is belangrijk op te merken dat deze concepten niet beperkt zijn tot WordPress; ze kunnen gemakkelijk worden toegepast op elk ander contentmanagementsysteem (CMS) of ontwikkelingsframework.

De Gouden Regel: Input Dicteert Output

De hoeksteen van effectieve prompt engineering is een eenvoudig maar diepgaand principe: de kwaliteit van de output is recht evenredig met de kwaliteit van de input. Bij interactie met een AI is het cruciaal om te onthouden dat je niet communiceert met een mens. Dit lijkt misschien vanzelfsprekend, maar het is een subtiel maar cruciaal onderscheid dat vaak onopgemerkt blijft.

Mensen bezitten het vermogen om betekenis af te leiden, verduidelijkende vragen te stellen en zelfstandig fouten te corrigeren. AI’s daarentegen missen dit inherente begrip. Ze volgen nauwgezet de verstrekte instructies, en alleen die instructies. Als je cruciale informatie weglaat, zal de AI niet op magische wijze de gaten opvullen. Het zal eenvoudig code genereren op basis van de onvolledige instructies die het ontvangt.

Bij het beschrijven van een coderingstaak kun je onbewust uitgaan van een basisbegrip van bepaalde concepten, met name binnen de context van een specifiek platform zoals WordPress. Dit zijn details die je van nature zou kunnen uitsluiten bij communicatie met een andere ontwikkelaar. Bij interactie met een AI is het echter essentieel om elke vereiste expliciet te vermelden, hoe vanzelfsprekend het ook mag lijken.

Precisie en Duidelijkheid: De Sleutels tot Effectieve Prompts

Om het belang van precisie en duidelijkheid te illustreren, bekijken we een hypothetisch scenario. Stel je voor dat je een aangepaste WordPress-functie wilt maken die een lijst met recente berichten weergeeft.

Instructies voor een Menselijke Ontwikkelaar:

“Hé, zou je een snelle functie kunnen schrijven om de laatste paar berichten te tonen? Misschien de titel en datum weergeven, en het beperken tot, zeg, vijf berichten?”

Een menselijke ontwikkelaar zou dit verzoek waarschijnlijk zonder verdere verduidelijking begrijpen. Ze zouden intuïtief weten:

• De WordPress WP_Query class te gebruiken.
• Berichten op te halen in aflopende volgorde van publicatiedatum.
• De datum op te maken volgens de instellingen van de site.
• Passende HTML-markup te genereren.

Instructies voor een AI:

“Maak een WordPress-functie in PHP die een lijst van de vijf meest recente berichten weergeeft. Gebruik de WP_Query class om de berichten op te halen. Geef voor elk bericht de titel weer als een niveau 3-kop (<h3>) en de publicatiedatum opgemaakt als ‘Maand Dag, Jaar’ (bijv. ‘Januari 1, 2024’). Wikkel de hele lijst in een ongeordende lijst (<ul>) met elk bericht weergegeven als een lijstitem (<li>). De functie mag geen argumenten accepteren en moet de gegenereerde HTML als een string retourneren.”

Let op het detailniveau in de instructies voor de AI. We specificeren expliciet:

• De programmeertaal (PHP).
• De te gebruiken WordPress-class (WP_Query).
• Het aantal weer te geven berichten (vijf).
• De specifieke gegevens die moeten worden opgenomen (titel en datum).
• De gewenste datumnotatie (‘Maand Dag, Jaar’).
• De te gebruiken HTML-elementen (<h3>, <ul>, <li>).
• De input van de functie (geen argumenten).
• De output van de functie (een string met de HTML).

Dit niveau van specificiteit is cruciaal om ervoor te zorgen dat de AI de gewenste code nauwkeurig genereert.

Verder dan Basisinstructies: Geavanceerde Prompting Technieken

Hoewel het verstrekken van gedetailleerde instructies fundamenteel is, zijn er verschillende geavanceerde technieken die de effectiviteit van je prompts verder kunnen verbeteren.

Coderingsstijl en Conventies Specificeren

AI’s kunnen zich aanpassen aan verschillende coderingsstijlen en -conventies. Als je specifieke voorkeuren hebt voor naamgeving van variabelen, inspringing of code-opmaak, kun je deze in je prompt opnemen.

Voorbeeld:

“Schrijf de functie in PHP met behulp van WordPress-coderingsstandaarden. Gebruik snake_case voor variabelenamen en inspringing met vier spaties.”

Context en Achtergrondinformatie Verstrekken

Soms is het nuttig om de AI aanvullende context of achtergrondinformatie over de taak te geven. Dit kan met name handig zijn voor complexere scenario’s.

Voorbeeld:

“Deze functie maakt deel uit van een plugin die de blogfunctionaliteit van de site verbetert. Het moet zo worden ontworpen dat het gemakkelijk kan worden aangepast en uitgebreid.”

Voorbeelden Gebruiken om de AI te Begeleiden

Een van de krachtigste technieken is om de AI voorbeelden te geven van de gewenste output. Dit kan met name effectief zijn bij het omgaan met specifieke opmaak- of lay-outvereisten.

Voorbeeld:

“De HTML-output moet lijken op de volgende structuur: