AIコード生成のベストプラクティス
生成されたコードの品質を保証するために、以下の重要な点に注意する必要がある：
- コンテクストの追加キューで明確にする
技术栈版本(例えば、"Generating an asynchronous HTTP client for Python 3.9"）、编码规范(例えば、「1行90文字以下でPEP8に従う」など）、その他の制約もある。 - ジェネレーション・コントロール::
- を設定する。
temperature=0.3モデル確率の低減 - 利用する
stop_sequences世代の長さを制限する - オープン
知识图谱验证既存のコードとの互換性を確保する
- を設定する。
- 質量検査::
- 静的解析ツール（pylintなど）によるチェックが必要。
- 主要なアルゴリズム要件に対応する検証テストを生成する
- 既存のコードに対するAPIの適合性
典型的な問題解決策生成されたコードが既存のシステムと互換性がない場合、「インクリメンタル生成」戦略を使用することができます。つまり、最初にAIにインターフェイス定義を生成させ、手動で確認した後に特定のロジックを実装します。重要なモジュールについては、「generate-review-iterate」ワークフローを使用し、一度に200行以下のコードを生成することを推奨します。
この答えは記事から得たものである。Potpie AI：独自のコードベースを素早く作成するAIエンジニアリング・アシスタントについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " ポトピーAIのコード生成機能を使う際の注意点は？
