コード生成の落とし穴を避けるためのガイド
コード品質を向上させるための包括的なプログラム：
- 文脈制約明確に指定された
"生成Python3.9代码，需包含类型标注和异常处理"およびその他の要件 - ドライバー例Few-shotプロンプトを使用して、入力と出力のサンプル（3-5セット）を提供する。
- 静的検査: 生成されたコードのオンザフライ検証のためのpylint/ESLintの統合、セットアップ
max_retry=3オートコレクト
プロ級の最適化：
- 微調整のためにThe StackとHumanEvalデータセットを混在使用（コードと解釈の比率は3：1）
- 特定のフレームワーク（例：PyTorch）については、対応するバージョンのAPIドキュメントをナレッジソースとして読み込みます。
- 使い始める
chain_of_thought=Trueコーディングの前にモデルにアノテーションをつけよう
典型的な問題管理：幻覚APIが存在する場合prompt="请检查以下代码中不存在的库函数：[代码片段]"自己修正メカニズムをトリガーし、ユニテストによる機能的な正しさの最終的な検証を提案する。
この答えは記事から得たものである。Qwen3-8B-BitNet：効率的な圧縮のためのオープンソース言語モデルについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Qwen3-8B-BitNetのコード生成でよくある不具合を避けるには？
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