Εξέλιξη Κομματιού
Best Practices and Tools
Common Pitfalls and Mitigation Strategies
Introduction to Prompt Engineering
Prompt Refinement and Iterative Design
Prompting for Test Automation and SQL Generation
Summary and Next Steps
Using Prompts for Code Explanation and Debugging
Writing Prompts for Code Generation
- Avoiding hallucinated code or security vulnerabilities
- Handling incomplete or ambiguous inputs
- Creating safe fallback prompts and guardrails
- Creating test cases from requirements or code
- Generating structured SQL queries from natural language
- Formatting outputs for integration into test suites
- Explaining legacy or unfamiliar code
- Prompting for logic walkthroughs or edge case analysis
- Finding and explaining bugs or inefficiencies
- Generating code from plain-language descriptions
- Controlling output format and programming language
- Working with complex logic or multiple functions
- Improving results through prompt chaining and feedback loops
- Error recovery and prompt tuning strategies
- Case studies in refinement for technical tasks
- Prompt libraries and reuse patterns
- Using prompt templates in VS Code or API-based workflows
- Evaluating prompt quality and performance in production use
- Understanding prompts, context, tokens, and models
- Prompt types: zero-shot, one-shot, few-shot
- Using system vs. user instructions in different APIs
Απαιτήσεις
Ακροατήριο
- Προγραμματιστές που χρησιμοποιούν LLMs σε δημιουργία κώδικα ή ανάλυση
- Τεχνικοί εφηγητές που εξερευνούν τα AI εργαλεία σε workflows
- Προγραμματιστές λογισμικού που δοκιμάζουν τις LLM integrations
- Εμπειρία σε ανάπτυξη λογισμικού ή scripting
- Γνώση των κοινόχρηστων προγραμματιστικών γλωσσών (π.χ., Python, JavaScript, SQL)
- Βασική κατανόηση των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων και AI εργαλείων όπως το ChatGPT, Claude, ή Copilot
Σχόλια (2)
Άρχισα να κατανοώ τη βιβλιοθήκη Streamlit στο Python και σίγουρα θα προσπαθήσω να τη χρησιμοποιήσω για να βελτιώσω εφαρμογές που αναπτύσσονται στο ομάδα μου με το R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Κομμάτι - GitHub Copilot for Developers
Μηχανική Μετάφραση
Ο καθηγητής μπορεί να προσαρμόσει το επίπεδο του μαθήματος κατά τη διάρκεια της κατάρτισης, για να ανταποκρίνεται στο επίπεδο κατανόησής μας στο θέμα. Αυτό μας επιτρέπει να κερδίσουμε πιο χρήσιμη γνώση, η οποία θα μας βοηθήσει στον ακόλουθο τρόπο να εξαξιοποιούμε τα εργαλεία στην καθημερινή μας εργασία.
Tatt Juen - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Κομμάτι - Intermediate GitHub Copilot
Μηχανική Μετάφραση
