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

課程定制選項

課程形式

在培訓結束時，學員將能夠：

Prompt Engineering for Software Development 是一門實踐課程，旨在教開發人員如何設計有效的提示，以優化 AI 生成輸出的實用性、精確性和安全性，應用於軟件工程任務中。

這門由講師主導的培訓（線上或線下）針對中級開發人員，他們希望將提示工程技術應用於 AI 編碼助手、代碼分析器和智能自動化工具中。

• 為代碼生成、審查和優化任務創建精確的提示。
• 使用提示鏈和精煉技術，在迭代工作流程中改善 AI 的回應。
• 從最少的輸入生成結構化輸出，如測試用例、SQL 查詢和文檔。
• 減少幻覺並提高對技術環境中 LLM 行為的控制。

• 互動式講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在實時實驗室環境中進行實踐操作。

• 如需為此課程定制培訓，請聯繫我們進行安排。

最佳實踐與工具

常見陷阱與緩解策略

Prompt Engineering 介紹

提示詞精煉與迭代設計

用於生成 Test Automation 和 SQL 的提示詞

總結與下一步

使用提示詞進行代碼解釋與調試

編寫代碼生成的提示詞

• 避免虛構代碼或安全漏洞
• 處理不完整或模糊的輸入
• 創建安全的回退提示詞與防護措施

• 根據需求或代碼創建測試案例
• 從自然語言生成結構化的 SQL 查詢
• 格式化輸出以集成到測試套件中

• 解釋遺留或不熟悉的代碼
• 提示邏輯走查或邊界案例分析
• 查找並解釋錯誤或低效問題

• 從純文字描述生成代碼
• 控制輸出格式與編程語言
• 處理複雜邏輯或多函數場景

• 通過提示詞鏈接與反饋循環提升結果
• 錯誤恢復與提示詞調優策略
• 技術任務精煉的案例研究

• 提示詞庫與重用模式
• 在 VS Code 或基於 API 的工作流程中使用提示詞模板
• 評估生產環境中的提示詞質量與性能

• 理解提示詞、上下文、令牌與模型
• 提示詞類型：零次、一次、少次
• 在不同 API 中使用系統與用戶指令