דברו את שפת האם של המודל. 
 
 TL;DR: כאשר אתה מזמין באנגלית, אתה מתאים לאופן שבו AI למד את הקוד ומוציא פחות תוויות. TL;DR: כאשר אתה מזמין באנגלית, אתה מתאים לאופן שבו AI למד את הקוד ומוציא פחות תוויות. הערה: אולי שמתם לב שאנגלית אינה שפת האם שלי, מאמר זה מיועד לאנשים שפת האם שלהם שונה מאנגלית. טעות נפוצה 🙂 אתה כותב את ההזמנה בשפת האם שלך (למעט אנגלית) עבור משימה טכנית. מבקשים את המורכב או בספרדית, צרפתית או סינית. תגיות React Hooks SQL אופטימיזציה אתה עוקב אחר מסלול המחשבות שלך בשפת האם שלך. אתה מניח כי AI מעבד את השפות האלה עם אותו עומק טכני כמו אנגלית. אתה חושב שהאינטליגנציה המודרנית מתמודדת עם כל השפות באותה מידה עבור משימות טכניות. בעיות שנפתרו ה-AI Copiloot טועה בכוונה. ה-AI מערבב שפה וסינטקס. עוזר AI מייצר פתרונות חלשים יותר. שימוש בשפות שאינן אנגליות אתה חלון הקשר שלך עוד טוקיו פסולת התרגום משתמש בחלק מהטוקינים הזמינים בהזמנה בינונית בנוסף להוראות שלך. ה-AI עלול לפרש טעויות במונחים טכניים שאין להם תרגום ישיר. לדוגמה: ” » הופך » » או » ה- AI מבין לא נכון את הכוונה שלך או מבזבז טוקי הקשר כדי להדגיש את ההוראה. Callback ריטלין תזכורת איך עושים את זה ️ 
 
 
 
 
 
 להגדיר בבירור את הבעיה. תרגום כוונה לאנגלית פשוטה. השתמשו במילים קצרות. שמור את שמות העסקים באנגלית כדי להעדיף פולימורפיזם. לעולם אל תערבבו שפות בתוך פקודה אחת (לדוגמה, "Haz una función que fetchUser()..."). יתרונות אתה מקבל קוד מדויק יותר. הוספת הוראות נוספות לאותו מסר. אתה מפחית את ההלוקסינציות. הקשר רוב מודלים של קוד AI מאומנים בעיקר על נתונים באנגלית. אנגלית מהווה יותר מ -90% ממערכות ההכשרה של AI. רוב הספרים והמסמכים משתמשים באנגלית. מדד ההשוואה מראה דיוק גבוה יותר עם הצעות באנגלית. בעוד המודלים הם פוליגלוטים, דרכי ההסבר שלהם לקוד עובדים הכי טוב באנגלית. התייחסות מהירה מהיר מאוד Mejorá este código y hacelo más limpio
 מהירות טובה 🙂 Refactor this code and make it cleaner
 מחשבות ☀️ אתה צריך להימנע סנגור. עליכם להימנע מטיפים ארוכים. אתה צריך להימנע שפות מעורבבות. מודלים נראים להבין שפות מעורבות, אבל זה לא הנוהל הטוב ביותר. כמה מונחים באנגלית משתנים בהתאם לאזור. "Lorry" vs "truck". לחצו על אנגלית אמריקאית עבור מונחים תכנות. סוג [X] חצי אוטומטי אתה יכול לבקש מהמודל שלך להזהיר אותך אם אתה משתמש בשפה אחרת, אבל זה overkill. מגבלות ️ אתה יכול להשתמש בשפות אחרות להסברים. אתה מעדיף . אתה צריך לבדוק את המודל הגיון בכל מקרה. אנגלית לדור הקוד עצה זו חל על מודלים לשפות גדולות כגון GPT-4, קלוד או Gemini. דוגמאות קטנות יותר, מקומיות עשויות להבין באנגלית באופן אמין בלבד. יום יום ️ 
 
 תקנים רמה 62 x מתחילים תגיות קשורות 
 
 
 להתחייב לפני שאתה ממהר תגיות קשורות, לא קוד מסקנות תחשבו על אנגלית כשפה של המכונה ושפה האם כשפה של האדם. כאשר אתה משתמש בשניהם כראוי, אתה יוצר תוכנה טובה יותר. מידע נוסף ️ https://commoncrawl.org/?embedable=true https://arxiv.org/abs/2402.16694?embedable=true https://arxiv.org/abs/2408.09701?embedable=true https://tao-hpu.medium.com/why-we-recommend-english-for-ai-coding-the-30-performance-advantage-no-ones-talking-about-1c4cba55c146?embedable=true https://www.uwa.edu.au/news/article/2025/may/ai-systems-are-built-on-english-but-not-the-kind-most-of-the-world-speaks?embedable=true https://pureai.com/blogs/mind-the-prompt/2025/12/prompting-in-english-not-that-ideal-after-all.aspx?embedable=true https://help.openai.com/en/articles/4936856-what-are-tokens-and-how-to-count-them?embedable=true https://hackernoon.com/how-to-find-the-stinky-parts-of-your-code-part-xxvi?embedable=true ידוע גם בשם אנגלית: First Prompting תגית: language prompting Disclaimer הדעות שהוצגו כאן הן שלי. אני מברך על ביקורת ודיאלוג בונה. תובנות אלה נוצרות על ידי 30 שנים בתעשיית התוכנה, 25 שנים של הוראה, ועל ידי כתיבת למעלה מ -500 מאמרים וספר. מאמר זה הוא חלק מה סדרת תגית: coding tip

The code in this story is for educational purposes. The readers are solely responsible for whatever they build with it.

Winner of Noonies 2020 for the award Hacker Noon Contributor of the Year - REFACTORING.

עצה 002 - לדבר את השפה המקורית של המודל

About Author

הערות

תלו תגים

מאמר זה הוצג ב

Related Stories

The TechBeat: To Focus or Not Focus: How to Find the Right Product-Market Fit (3/10/2024)

100 Days of AI, Day 12: How to Quickly Demo Your Gen AI Experiments to Get Feedback

The TechBeat: Python's Testing Playbook: Building Bulletproof Code (1/16/2024)

The TechBeat: Everything You Need to Know to Implement Generative AI for Your Enterprise (3/12/2024)

The TechBeat: To Focus or Not Focus: How to Find the Right Product-Market Fit (3/10/2024)

100 Days of AI, Day 12: How to Quickly Demo Your Gen AI Experiments to Get Feedback

The TechBeat: Python's Testing Playbook: Building Bulletproof Code (1/16/2024)

The TechBeat: Everything You Need to Know to Implement Generative AI for Your Enterprise (3/12/2024)

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps