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課程簡介

最佳實踐與工具

常見陷阱與緩解策略

提示工程入門

提示詞優化與迭代設計

針對測試自動化與SQL生成的提示技巧

總結與下一步

使用提示詞進行程式碼說明與除錯

撰寫用於程式碼生成的提示詞

  • 避免產生幻覺程式碼或安全漏洞
  • 處理不完整或含糊的輸入資料
  • 建立安全的備用提示詞與防護機制
  • 從需求或程式碼生成測試案例
  • 將自然語言轉換為結構化SQL查詢
  • 格式化輸出結果以整合至測試套件
  • 解釋舊有程式碼或不熟悉的程式碼片段
  • 透過提示詞引導邏輯 walkthrough 或邊緣情況分析
  • 找出並解釋錯誤或效能瓶頸
  • 從自然語言描述生成程式碼
  • 控制輸出格式與程式語言
  • 處理複雜邏輯或多個函數
  • 透過提示詞鏈結與回饋循環改善結果
  • 錯誤復原與提示詞微調策略
  • 技術任務的微調案例研究
  • 提示詞庫與重用模式
  • 在VS Code或基於API的工作流中使用提示詞範本
  • 評估生產環境中提示詞的品質與效能
  • 理解提示詞、情境、權杖(tokens)與模型
  • 提示詞類型:零樣本(zero-shot)、一樣本(one-shot)、少樣本(few-shot)
  • 在不同API中使用系統指令與使用者指令

最低要求

對象族群

  • 在程式碼產生或分析中使用大型語言模型的開發人員
  • 探索工作流中AI工具的技術負責人
  • 嘗試整合大型語言模型之軟體專業人士
  • 具備軟體開發或腳本撰寫經驗
  • 熟悉常見程式語言(例如Python、JavaScript、SQL)
  • 對大型語言模型及ChatGPT、Claude或Copilot等AI工具具備基礎了解
 7 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (1)

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