Bill Gates hat alles gesagt: Seien Sie ein fauler Programmierer!.

Als Programmierer gibt es nichts Besseres als Code, der auf Anhieb funktioniert – keine Fehler, kein endloses Debuggen. Indem Sie bestimmte Eingabeaufforderungstechniken befolgen, können Sie ChatGPT dazu bringen, nicht nur Code, sondern optimierten, voll funktionsfähigen und dokumentierten Code zu schreiben, komplett mit Randfällen, Tests und sogar Leistungsoptimierungen.

Aber zuerst...

Was ist Prompt Engineering?

Künstliche Intelligenz, insbesondere ChatGPT, hat sich zu einem leistungsstarken Werkzeug für die Erstellung von Inhalten, die Codierungsunterstützung und die Beantwortung komplexer Fragen entwickelt. Dennoch schöpfen viele Menschen nicht das volle Potenzial aus. Der Zauber liegt in der Art und Weise, wie Sie Ihre Wünsche formulieren – das nennen wir Prompt Engineering. In diesem Artikel untersuchen wir Techniken, die Ihre ChatGPT-Erfahrung fruchtbarer machen können, und heben einige Tricks hervor, mit denen Sie als Softwareprogrammierer Ihre Eingabeaufforderungen von durchschnittlich zu brillant machen können.

Warum ist schnelles Engineering wichtig?

ChatGPT wird anhand großer Datenmengen trainiert, seine Antworten werden jedoch von der Qualität der von Ihnen gegebenen Eingabeaufforderung bestimmt. Schlecht formulierte oder vage Aufforderungen können zu irrelevanten oder allgemeinen Antworten führen. Umgekehrt können gut strukturierte Eingabeaufforderungen zu durchdachten, genauen und kreativen Antworten führen.

Dieser Leitfaden hilft faulen Programmierern (wie mir ?), mithilfe von Prompt Engineering qualitativ hochwertigen, optimierten und noch funktionaleren Code von ChatGPT zu erhalten. Dadurch übernimmt ausschließlich ChatGPT die schwere Arbeit – die Codegenerierung zu automatisieren, zu verbessern und sogar Optimierungen und Tests vorzuschlagen. Unten habe ich auch Beispiele eingefügt, die die normalen Eingabeaufforderungen mit optimierten Eingabeaufforderungen und den von ihnen generierten Ergebnissen vergleichen.

Also fangen wir an!.

Auslösen automatischer Verfeinerungen für besseren Code

Bitten Sie ChatGPT, seine Antworten automatisch zu verfeinern, indem Sie Auslöser einbetten, um Ineffizienzen zu erkennen, Optimierungen vorzuschlagen oder Funktionen hinzuzufügen.

Grundlegende Eingabeaufforderung: „Schreiben Sie eine Python-Funktion, um eine Zeichenfolge umzukehren.“

def reverse_string(s):
    return s[::-1]

# Example usage:
print(reverse_string("hello"))  # Output: "olleh"

Optimierte Eingabeaufforderung: „Schreiben Sie eine Python-Funktion, um eine Zeichenfolge umzukehren. Wenn die Eingabe zu groß oder ineffizient ist, schlagen Sie eine bessere Möglichkeit vor, große Zeichenfolgen effizient zu verarbeiten.“

def reverse_string(s):
    return s[::-1]

# Trigger: Refining for large strings
def reverse_large_string(s):
    # Handle large strings in chunks for efficiency
    chunk_size = 100000  # Process in 100k chunks
    return ''.join(s[i:i chunk_size][::-1] for i in range(0, len(s), chunk_size))

# Example usage:
large_string = "a" * 1000000  # 1 million characters
print(reverse_large_string(large_string))

• Die Grundfunktion ist einfach und funktioniert für kleine Eingaben.

• Die optimierte Version führt eine effiziente Chunk-basierte Lösung zum Umkehren großer Zeichenfolgen ein, ohne zu viel Speicher zu verbrauchen.

Kontextgedächtnis für mehrstufige Projekte

Wenn Sie Code für mehrstufige Projekte benötigen, kann sich ChatGPT frühere Schritte merken. Dies ist ideal für komplexere Arbeitsabläufe, bei denen Sie eine Ebene über einer anderen aufbauen.

Grundlegende Eingabeaufforderung: „Schreiben Sie eine Python-Funktion, um ein Benutzerprofil zu erstellen.“

def create_user_profile(name, age, email):
    return {"name": name, "age": age, "email": email}

# Example usage:
user_profile = create_user_profile("Alice", 30, "[email protected]")
print(user_profile)

Optimierte Eingabeaufforderung: „Schreiben Sie eine Python-Funktion, um ein Benutzerprofil zu erstellen. Erweitern Sie diese nun, um auch Benutzereinstellungen zu speichern, und verbinden Sie sie mit einer Datenbank, um die Profile zu speichern.“

def create_user_profile(name, age, email, preferences):
    return {"name": name, "age": age, "email": email, "preferences": preferences}

# Extend with a database connection
import sqlite3

def save_user_profile(profile):
    conn = sqlite3.connect('users.db')
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users
                      (name TEXT, age INTEGER, email TEXT, preferences TEXT)''')
    cursor.execute('''INSERT INTO users (name, age, email, preferences)
                      VALUES (?, ?, ?, ?)''', 
                   (profile['name'], profile['age'], profile['email'], str(profile['preferences'])))
    conn.commit()
    conn.close()

# Example usage:
user_profile = create_user_profile("Alice", 30, "[email protected]", {"theme": "dark"})
save_user_profile(user_profile)

• Die erste Funktion aus der grundlegenden Eingabeaufforderung erstellt ein einfaches Benutzerprofil.

• Die zweite Eingabeaufforderung erstellt einen mit der Datenbank verbundenen Benutzerprofilmanager mit erweiterten Funktionen zum Speichern von Daten.

Fordern Sie den Debug-Modus für fehlerfreien Code an

Sie können ChatGPT bitten, sich so zu verhalten, als würde es im Debug-Modus laufen, wo es potenzielle Probleme im Code prüft und korrigiert, bevor es die endgültige Ausgabe liefert.

Beispiel für eine einfache Eingabeaufforderung: „Schreiben Sie eine Python-Funktion, um die Quadratwurzel einer Zahl zu berechnen.“

import math

def square_root(n):
    return math.sqrt(n)

# Example usage:
print(square_root(16))  # Output: 4.0

Der Trick: „Schreiben Sie eine Python-Funktion, um die Quadratwurzel einer Zahl zu berechnen. Aktivieren Sie den Debug-Modus, um nach Fehlern wie negativen Eingaben zu suchen, und schreiben Sie die Funktion bei Bedarf neu.“

import math

def square_root(n):
    if n 

• Die Grundfunktion funktioniert gut für gültige Eingaben, stürzt jedoch bei negativen Zahlen ab.

• Die optimierte Eingabeaufforderung gewährleistet die Fehlerbehandlung bei negativen Eingaben und gibt eine benutzerdefinierte Nachricht zurück, anstatt den Code zu beschädigen.

Rollenspiele: Als Code-Reviewer fungieren

Sie können ChatGPT bitten, ein Rollenspiel als leitender Codeprüfer zu spielen, um Feedback zu geben und Best Practices für Ihren Code vorzuschlagen.

Beispielaufforderung: „Trainieren Sie als leitender Entwickler und überprüfen Sie meine Python-Funktion, die prüft, ob eine Zahl eine Primzahl ist. Schlagen Sie Verbesserungen für Leistung und Lesbarkeit vor.“

def is_prime(n):
    if n 



Die Eingabeaufforderung liefert eine optimiertere Version, bei der nur ungerade Zahlen bis zur Quadratwurzel überprüft werden, was die Leistung erheblich verbessert.


  
  
  Verwenden Sie mehrschichtige Eingabeaufforderungen für Multifunktionsausgaben


Sie können Funktionsebenen in einer einzigen Eingabeaufforderung stapeln und ChatGPT bitten, mehrere verwandte Aufgaben auf einmal zu erledigen.

Grundlegende Eingabeaufforderung: „Schreiben Sie eine Python-Funktion, um ein zufälliges Passwort zu generieren.“


import random
import string

def generate_password(length):
    return ''.join(random.choices(string.ascii_letters   string.digits, k=length))

# Example usage:
print(generate_password(10))  # Output: Random 10-character password




Optimierte Version: „Schreiben Sie eine Python-Funktion, um ein zufälliges Passwort zu generieren. Das Passwort muss die folgenden Kriterien erfüllen: mindestens 12 Zeichen, enthält Großbuchstaben, Kleinbuchstaben, Zahlen und Sonderzeichen. Schreiben Sie auch eine Validierungsfunktion, um zu überprüfen, ob das Passwort sicher ist.“


import random
import string
import re

def generate_password(length):
    characters = string.ascii_letters   string.digits   string.punctuation
    password = ''.join(random.choices(characters, k=length))
    return password

def validate_password(password):
    # Check length
    if len(password) 

• Die grundlegende Eingabeaufforderung generiert ein zufälliges Passwort.

• Die Optimierung bietet einen komplexen Passwortgenerator und eine Validierungsfunktion zur Überprüfung der Passwortstärke.

Testgetriebene Entwicklung: Generieren Sie eine vollständige Testsuite

Sie können ChatGPT bitten, den Code zusammen mit einer vollständigen Testsuite auf einmal zu schreiben, um sicherzustellen, dass Ihr Code mit minimalem Aufwand für die Produktion bereit ist. (Wenn Sie um Hilfe bitten müssen, stellen Sie sicher, dass Sie viel verlangen?).

Grundlegende Eingabeaufforderung: „Schreiben Sie eine Python-Funktion, um zu prüfen, ob eine Zeichenfolge ein Palindrom ist.“

def is_palindrome(s):
    return s == s[::-1]

# Example usage:
print(is_palindrome("madam"))  # Output: True
print(is_palindrome("hello"))  # Output: False

Mehr erhalten: „Schreiben Sie eine Python-Funktion, um zu überprüfen, ob eine Zeichenfolge ein Palindrom ist. Schreiben Sie außerdem eine vollständige Testsuite mit pytest mit Randfällen wie leeren Zeichenfolgen und Leerzeichen.“

def is_palindrome(s):
    s = ''.join(c.lower() for c in s if c.isalnum())  # Remove non-alphanumeric characters
    return s == s[::-1]

# Test suite
def test_is_palindrome():
    assert is_palindrome("madam") == True
    assert is_palindrome("hello") == False
    assert is_palindrome("A man, a plan, a canal, Panama") == True
    assert is_palindrome("") == True  # Edge case: empty string
    assert is_palindrome(" ") == True  # Edge case: only spaces

# Example usage:
print(is_palindrome("A man, a plan, a canal, Panama"))  # Output: True

• Die Basisversion prüft auf Palindrome, übersieht jedoch Randfälle.

• Der versteckte Trick verfeinert nicht nur die Funktion durch das Ignorieren von Leerzeichen und Satzzeichen, sondern bietet auch eine umfassende Testsuite mit Pytest.

Durch die Beherrschung dieser Techniken können Sie leistungsstarken, fehlerfreien und produktionsbereiten Code aus ChatGPT extrahieren, und das alles bei geringerem Arbeitsaufwand. Mit automatischen Verfeinerungen, Speichertriggern, Fehlerbehandlung und vollständigen Testsuiten programmieren Sie intelligenter und nicht schwieriger.