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
Большинство разочаровывающих результатов ИИ восходят к расплывчатому запросу, а не к слабой модели. В этом уроке промпт рассматривается как настоящий интерфейс к программирующей LLM: вы узнаете, почему структура важнее длины, и как буквально мыслящая модель заполняет каждый оставленный вами пробел собственными значениями по умолчанию.
Каждая глава сочетает технику с парами промптов «до/после», расположенными рядом, которые можно скопировать и адаптировать, — задание роли, явные ограничения, фиксация форматов вывода, примеры few-shot, планирование chain-of-thought, вставка реального контекста, критерии приёмки и защита от галлюцинаций. Короткое упражнение в конце каждой главы позволяет переписать слабый промпт и сравнить его с проработанным образцом ответа.
К концу вы будете писать промпты, которые заранее задают роль, правила и форму ответа, — так что первый ответ окажется ближе к пригодному для слияния, и вы потратите гораздо меньше времени на повторные запросы.
What's Inside
- 1.Мышление промптинга и намерение — Почему структура промпта важнее его длины, и ментальная модель LLM как буквально мыслящего напарника по программированию.
- 2.Роль, ограничения и вывод — Задание роли/персоны, явные ограничения и фиксация точного формата вывода, который вы хотите получить обратно.
- 3.Few-Shot и Chain-of-Thought — Примеры few-shot, пошаговая декомпозиция через chain-of-thought и подача реального контекста (файлы, ошибки, типы).
- 4.Оценки и защита от галлюцинаций — Критерии приёмки и оценки, итеративная доработка и защита от выдуманного API.
