Złota Zasada: Dane Wejściowe Dyktują Wynik
Podstawą skutecznego inżynierii podpowiedzi jest prosta, ale głęboka zasada: jakość danych wyjściowych jest wprost proporcjonalna do jakości danych wejściowych. Podczas interakcji ze sztuczną inteligencją (AI) należy pamiętać, że nie komunikujesz się z człowiekiem. To może wydawać się oczywiste, ale jest to subtelne, ale krytyczne rozróżnienie, które często pozostaje niezauważone.
Ludzie posiadają zdolność do wyciągania wniosków, zadawania pytań wyjaśniających i samodzielnego korygowania błędów. Sztuczna inteligencja, z drugiej strony, nie posiada tego wrodzonego zrozumienia. Skrupulatnie postępuje zgodnie z dostarczonymi instrukcjami i tylko tymi instrukcjami. Jeśli pominiesz kluczowe informacje, AI nie wypełni magicznie luk. Po prostu wygeneruje kod na podstawie niekompletnych instrukcji, które otrzyma.
Opisując zadanie kodowania, możesz nieświadomie założyć podstawowe zrozumienie pewnych pojęć, szczególnie w kontekście określonej platformy, takiej jak WordPress. Są to szczegóły, które naturalnie mógłbyś wykluczyć podczas komunikacji z innym programistą. Jednak podczas interakcji z AI, konieczne jest wyraźne określenie każdego wymagania, bez względu na to, jak oczywiste może się wydawać.
Precyzja i Jasność: Klucze do Skutecznych Promptów
Aby zilustrować znaczenie precyzji i jasności, rozważmy hipotetyczny scenariusz. Wyobraź sobie, że chcesz utworzyć niestandardową funkcję WordPress, która wyświetla listę ostatnich postów.
Instrukcje dla Programisty (Człowieka):
“Hej, czy mógłbyś napisać szybką funkcję, aby pokazać kilka ostatnich postów? Może wyświetl tytuł i datę, i ogranicz do, powiedzmy, pięciu postów?”
Programista (człowiek) prawdopodobnie zrozumiałby to żądanie bez dalszych wyjaśnień. Intuicyjnie wiedziałby, aby:
- Użyć klasy WordPress
WP_Query. - Pobrać posty w kolejności malejącej daty publikacji.
- Sformatować datę zgodnie z ustawieniami witryny.
- Wygenerować odpowiedni znacznik HTML.
Instrukcje dla AI:
“Utwórz funkcję WordPress w PHP, która wyświetla listę pięciu najnowszych postów. Użyj klasy WP_Query, aby pobrać posty. Dla każdego posta wyświetl tytuł jako nagłówek poziomu 3 (<h3>) i datę publikacji sformatowaną jako ‘Miesiąc Dzień, Rok’ (np. ‘Styczeń 1, 2024’). Zawiń całą listę w nieuporządkowaną listę (<ul>), gdzie każdy post jest reprezentowany jako element listy (<li>). Funkcja nie powinna przyjmować żadnych argumentów i powinna zwracać wygenerowany HTML jako ciąg znaków.”
Zauważ poziom szczegółowości w instrukcjach dla AI. Wyraźnie określamy:
- Język programowania (PHP).
- Klasę WordPress do użycia (
WP_Query). - Liczbę postów do wyświetlenia (pięć).
- Konkretne dane do uwzględnienia (tytuł i data).
- Żądany format daty (‘Miesiąc Dzień, Rok’).
- Elementy HTML do użycia (
<h3>,<ul>,<li>). - Dane wejściowe funkcji (brak argumentów).
- Dane wyjściowe funkcji (ciąg znaków zawierający HTML).
Ten poziom szczegółowości jest kluczowy dla zapewnienia, że AI wygeneruje żądany kod dokładnie.
Poza Podstawowymi Instrukcjami: Zaawansowane Techniki Promptowania
Chociaż dostarczanie szczegółowych instrukcji jest fundamentalne, istnieje kilka zaawansowanych technik, które mogą jeszcze bardziej zwiększyć skuteczność twoich promptów.
Określanie Stylu Kodowania i Konwencji
Sztuczna inteligencja może dostosować się do różnych stylów kodowania i konwencji. Jeśli masz określone preferencje dotyczące nazewnictwa zmiennych, wcięć lub formatowania kodu, możesz je uwzględnić w swoim prompcie.
Przykład:
“Napisz funkcję w PHP, używając standardów kodowania WordPress. Użyj snake_case dla nazw zmiennych i wcięcia czterech spacji.”
Dostarczanie Kontekstu i Informacji Dodatkowych
Czasami pomocne jest dostarczenie AI dodatkowego kontekstu lub informacji dodatkowych na temat zadania. Może to być szczególnie przydatne w bardziej złożonych scenariuszach.
Przykład:
“Ta funkcja będzie częścią wtyczki, która rozszerza funkcjonalność bloga witryny. Powinna być zaprojektowana tak, aby była łatwo konfigurowalna i rozszerzalna.”
Używanie Przykładów do Kierowania AI
Jedną z najpotężniejszych technik jest dostarczenie AI przykładów pożądanego wyniku. Może to być szczególnie skuteczne w przypadku określonych wymagań dotyczących formatowania lub układu.
Przykład:
“Wyjściowy HTML powinien przypominać następującą strukturę: