Advanced Prompt Engineering
Master the art of crafting effective prompts to generate exactly the code you need for complex projects.
What You'll Learn
Description
La maggior parte degli output deludenti dell'IA risale a una richiesta vaga, non a un modello debole. Questo tutorial tratta il prompt come la vera interfaccia verso un LLM di programmazione: imparerai perché la struttura batte la lunghezza, e come un modello letterale riempie ogni vuoto che lasci con i propri valori predefiniti.
Ogni capitolo abbina una tecnica a prompt prima/dopo affiancati che puoi copiare e adattare — priming del ruolo, vincoli espliciti, formati di output fissati, esempi few-shot, pianificazione chain-of-thought, incollare contesto reale, criteri di accettazione e protezioni anti-allucinazione. Un breve esercizio al termine di ogni capitolo ti permette di riscrivere un prompt debole e confrontarlo con una risposta modello elaborata.
Alla fine scriverai prompt che specificano in anticipo il ruolo, le regole e la forma della risposta — così la prima risposta è più vicina all'essere mergeabile e dedichi molto meno tempo a ripromptare.
What's Inside
- 1.Mentalità del prompting e intento — Perché la struttura del prompt batte la sua lunghezza, e il modello mentale di un LLM come collega di programmazione letterale.
- 2.Ruolo, vincoli e output — Priming di ruolo/persona, vincoli espliciti e fissare l'esatto formato di output che vuoi riavere.
- 3.Few-Shot e Chain-of-Thought — Esempi few-shot, scomposizione in passi con chain-of-thought e fornire contesto reale (file, errori, tipi).
- 4.Valutazioni e anti-allucinazione — Criteri di accettazione e valutazioni, raffinamento iterativo e protezione contro un'API allucinata.
