Организованное программирование | Кирилл Мокевнин
tg18 тыс. подписчиков
Открыть пост ↗
Промпты, которые стоит запомнить
Контекст конечно решает, но все равно есть промпты, которые полезно запомнить и регулярно использовать при планировании и исследовании кодовой базы (для рефакторинга). Все эти промпты и многие другие можно найти в моей книге Agentic Design Patterns, а здесь покажу пару примеров:
Я за то, чтобы было меньше своего кода и больше готовых библиотек. Это не только позволяет агенту концентрироваться на важном, но и почти наверняка эти библиотеки он знает и учился на них, а значит может писать код без дополнительного исследования доки, исходников и лучших практик.
Промпт для ленивых. Когда агент изучает проблему, то такая фраза направит его на источник проблемы и с большой вероятностью вам потом придется меньше вникать в то, не попробовал ли он просто заткнуть дырку
Эту фразу я подсмотрел в скилах Claudflare. Проблема реально существует и зависит от ее крутости и глубины ризонинга. Чем круче модель и больше размышлений, тем чаще она куда-то ходит, но даже в этом случае ее стоит мотивировать проверять реальную доку/либы/факты.
Модели всегда принимают какие-то решения самостоятельно и не всегда об этом рассказывают. Иногда это нормально, но мы как минимум хотим знать что она сделала на свое усмотрение.
Помогает в ситуациях, когда модель что-то убедительно рассказывает, но по факту делает это на основе своих представлений, а не реальных фактов
Одна из моих любимых фраз. Помогает определить места в коде где есть флаговое программирование, где размазана логика переходов и нет понятного статуса
p.s. А какие промпты используете вы?
Telegram | YouTube | AI Клуб | Внедрение AI
Контекст конечно решает, но все равно есть промпты, которые полезно запомнить и регулярно использовать при планировании и исследовании кодовой базы (для рефакторинга). Все эти промпты и многие другие можно найти в моей книге Agentic Design Patterns, а здесь покажу пару примеров:
Предпочитай зрелые, поддерживаемые библиотеки самописным реализациям
Я за то, чтобы было меньше своего кода и больше готовых библиотек. Это не только позволяет агенту концентрироваться на важном, но и почти наверняка эти библиотеки он знает и учился на них, а значит может писать код без дополнительного исследования доки, исходников и лучших практик.
Исправляй причину, а не следствие
Промпт для ленивых. Когда агент изучает проблему, то такая фраза направит его на источник проблемы и с большой вероятностью вам потом придется меньше вникать в то, не попробовал ли он просто заткнуть дырку
Предпочитайте проверку источников знаниям модели из обучения
Эту фразу я подсмотрел в скилах Claudflare. Проблема реально существует и зависит от ее крутости и глубины ризонинга. Чем круче модель и больше размышлений, тем чаще она куда-то ходит, но даже в этом случае ее стоит мотивировать проверять реальную доку/либы/факты.
Явно называйте допущения, которые меняют поведение решения
Модели всегда принимают какие-то решения самостоятельно и не всегда об этом рассказывают. Иногда это нормально, но мы как минимум хотим знать что она сделала на свое усмотрение.
Сообщайте, что проверено и что проверить не удалось
Помогает в ситуациях, когда модель что-то убедительно рассказывает, но по факту делает это на основе своих представлений, а не реальных фактов
Найди неявные машины состояний и предложи вариант с явно выделенным состоянием
Одна из моих любимых фраз. Помогает определить места в коде где есть флаговое программирование, где размазана логика переходов и нет понятного статуса
p.s. А какие промпты используете вы?
Telegram | YouTube | AI Клуб | Внедрение AI
Новый список