От дизайна запросов до симуляции API: Секреты успешного программирования с помощью ChatGPT и LLM

Документ, опубликованный на arXiv, представляет методы проектирования запросов для программной инженерии в виде шаблонов. Эти методы направлены на решение общих проблем при использовании больших языковых моделей (LLMs), таких как ChatGPT, для автоматизации общих действий программной инженерии. Выжимка подготовлена командой Knyaz Service - сервиса по автоматизации рассылки рекламы в Telegram чаты. Узнать больше.

Рекомендации по использованию LLM для написания кода:

Дизайн запросов для программной инженерии:

• Описание: Используйте шаблоны запросов, специально разработанные для направления модели при генерации кода, обеспечения качества кода и других связанных задач.
• План действий: Изучите и применяйте шаблоны запросов, представленные в документе, для конкретных задач программной инженерии.
• Пример запроса: "Создайте код на основе следующих требований: [перечислите требования]".

Взаимодействие с LLMs:

• Описание: Создавайте четкие и краткие запросы, которые указывают желаемый результат, особенно при генерации кода или связанных с программированием артефактов.
• План действий: Формулируйте запросы, которые ясно и кратко описывают желаемый результат, и предоставляйте достаточный контекст для LLM.
• Пример запроса: "Напишите функцию, которая принимает [параметры] и возвращает [результат]".

Шаблоны запросов для качества кода:

• Описание: Используйте конкретные шаблоны запросов, которые фокусируются на улучшении качества кода, обеспечении модульности и введении необходимых абстракций.
• План действий: Применяйте шаблоны запросов для генерации кода высокого качества, следуя стандартам и лучшим практикам.
• Пример запроса: "Сгенерируйте код с учетом модульности и следующих стандартов качества: [перечислите стандарты]".

Рефакторинг с помощью LLMs:

• Описание: При рефакторинге кода предоставляйте высокоуровневый псевдокод или описания для направления LLM в реструктуризации кода.
• План действий: Определите участки кода, которые требуют рефакторинга, и используйте LLM для генерации оптимизированных версий.
• Пример запроса: "Рефакторьте следующий код для улучшения [конкретные аспекты]".

Формулировка требований и проектирование системы:

• Описание: Взаимодействуйте с LLM, проводя интерактивные симуляции и задавая ему действовать как предлагаемая система на основе предоставленных требований.
• План действий: Используйте LLM для интерактивного определения и уточнения требований к системе.
• Пример запроса: "Симулируйте систему на основе следующих требований и предоставьте обратную связь".

Генерация примеров с небольшим количеством данных:

• Описание: Предоставляйте LLM несколько примеров желаемого вывода или поведения, чтобы направлять его ответы, особенно когда контекст обширен.
• План действий: При предоставлении запросов включайте примеры ожидаемого вывода или поведения для лучшего понимания контекста.
• Пример запроса: "На основе следующих примеров [перечислите примеры], сгенерируйте код, который выполняет [конкретную задачу]".

Абстракция и модульность в коде:

• Описание: Качественный код должен иметь правильную абстракцию и модульность. LLMs могут быть направлены на производство такого кода с использованием конкретных запросов.
• План действий: При запросе кода у LLM укажите необходимость соблюдения принципов абстракции и модульности.
• Пример запроса: "Сгенерируйте модульный код для [конкретной задачи], соблюдая принципы абстракции".

Автоматизация общих задач программной инженерии:

• Описание: Определите повторяющиеся или общие задачи в программной инженерии и создайте запросы, которые могут направлять LLM на автоматизацию этих задач.
• План действий: Определите рутинные задачи и используйте LLM для их автоматизации.
• Пример запроса: "Автоматизируйте следующую задачу: [описание задачи]".

Исследование возможностей системы:

• Описание: Регулярно симулируйте взаимодействия с предлагаемой системой с использованием LLM, чтобы выявить любые отсутствующие или нечеткие требования.
• План действий: Используйте LLM для симуляции различных сценариев использования системы и выявления потенциальных проблем.
• Пример запроса: "Симулируйте взаимодействие с системой при следующем сценарии: [описание сценария]".

Симуляция API:

• Описание: LLM может симулировать API на основе спецификации, что позволяет разработчикам тестировать и исследовать его возможности без реальной реализации.
• План действий: Используйте LLM для создания симулированных версий API на основе предоставленной спецификации.
• Пример запроса: "Симулируйте API на основе следующей спецификации: [предоставьте спецификацию]".

Генерация спецификации API:

• Описание: LLM может автоматически генерировать спецификации API на основе требований или описаний системы.
• План действий: Предоставьте LLM требования или описания системы и попросите его сгенерировать соответствующую спецификацию API.
• Пример запроса: "Создайте спецификацию API на основе следующих требований: [перечислите требования]".

Взаимодействие с симулированным API:

• Описание: LLM может помочь разработчикам исследовать симулированный API, создавая образцовые запросы и предоставляя рекомендации по использованию.
• План действий: Используйте LLM для создания запросов к симулированному API и получения рекомендаций по его использованию.
• Пример запроса: "Как я могу использовать этот симулированный API для [конкретной задачи]? Покажите пример запроса".

Заключение: Большие языковые модели, такие как ChatGPT, предоставляют мощные инструменты для автоматизации задач программной инженерии. Правильное использование промптов и понимание возможностей LLM могут значительно улучшить процесс разработки, ускорить производительность и повысить качество кода.