Prompt Engineering for Software Development

受众

• 在代码生成或分析中使用LLMs的开发者
• 在工作流程中探索AI工具的技术负责人
• 尝试LLM集成的软件专业人士

• 具备软件开发或脚本编写经验
• 熟悉常见编程语言（例如Python、JavaScript、SQL）
• 对大型语言模型和AI工具有基本了解，如ChatGPT、Claude或Copilot

课程定制选项

课程形式

在培训结束时，学员将能够：

Prompt Engineering for Software Development 是一门实践课程，旨在教开发人员如何设计有效的提示，以优化 AI 生成输出的实用性、精确性和安全性，应用于软件工程任务中。

这门由讲师主导的培训（线上或线下）针对中级开发人员，他们希望将提示工程技术应用于 AI 编码助手、代码分析器和智能自动化工具中。

• 为代码生成、审查和优化任务创建精确的提示。
• 使用提示链和精炼技术，在迭代工作流程中改善 AI 的回应。
• 从最少的输入生成结构化输出，如测试用例、SQL 查询和文档。
• 减少幻觉并提高对技术环境中 LLM 行为的控制。

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行实践操作。

• 如需为此课程定制培训，请联系我们进行安排。

最佳实践与工具

常见陷阱与缓解策略

Prompt Engineering 介绍

提示词精炼与迭代设计

用于生成 Test Automation 和 SQL 的提示词

总结与下一步

使用提示词进行代码解释与调试

编写代码生成的提示词

• 避免虚构代码或安全漏洞
• 处理不完整或模糊的输入
• 创建安全的回退提示词与防护措施

• 根据需求或代码创建测试案例
• 从自然语言生成结构化的 SQL 查询
• 格式化输出以集成到测试套件中

• 解释遗留或不熟悉的代码
• 提示逻辑走查或边界案例分析
• 查找并解释错误或低效问题

• 从纯文字描述生成代码
• 控制输出格式与编程语言
• 处理复杂逻辑或多函数场景

• 通过提示词链接与反馈循环提升结果
• 错误恢复与提示词调优策略
• 技术任务精炼的案例研究

• 提示词库与重用模式
• 在 VS Code 或基于 API 的工作流程中使用提示词模板
• 评估生产环境中的提示词质量与性能

• 理解提示词、上下文、令牌与模型
• 提示词类型：零次、一次、少次
• 在不同 API 中使用系统与用户指令