Práticas recomendadas para geração de código de IA
Para garantir a qualidade do código gerado, é necessário cuidar dos seguintes aspectos principais:
- Adições contextuais: deixe isso claro na deixa
技术栈版本(por exemplo, "Generating an asynchronous HTTP client for Python 3.9"),编码规范(por exemplo, "siga a PEP8 com no máximo 90 caracteres por linha") e outras restrições. - Controle de geração::
- Ao definir o
temperature=0.3Redução da estocasticidade do modelo - fazer uso de
stop_sequencesLimitar a duração da geração - abre
知识图谱验证Garantir a compatibilidade com o código existente
- Ao definir o
- inspeção em massa::
- Deve ser verificado por ferramentas de análise estática (por exemplo, pylint)
- Gerar testes de verificação correspondentes para os principais requisitos do algoritmo
- Conformidade da API com o código existente
Soluções típicas de problemasQuando o código gerado é incompatível com o sistema existente, uma estratégia de "geração incremental" pode ser usada, permitindo que a IA gere primeiro a definição da interface e, em seguida, implemente a lógica específica após a confirmação manual. Para módulos importantes, recomenda-se usar o fluxo de trabalho "gerar-revisar-iterar", gerando não mais do que 200 linhas de código por vez.
Essa resposta foi extraída do artigoPotpie AI: um assistente de engenharia de IA para criar rapidamente bases de código proprietáriasO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Quais são os principais pontos que você deve ter em mente ao usar o recurso de geração de código da Potpie AI?
