De carlc, manager de marketing de produs la Filestack.  Îmi amintesc ziua în care am început să experimentez cu   . Parcă pășim într-o nouă dimensiune în care codul aproape că se putea scrie singur. La acea vreme, jonglam cu mai multe proiecte și aveam nevoie de o modalitate de a-mi eficientiza fluxul de lucru fără a sacrifica calitatea. DeepSeek pentru codare  Atunci am descoperit cum DeepSeek poate ajuta la generarea de fragmente de cod, funcții întregi sau chiar module mici. Nu mi-a eliminat meseria de dezvoltator, dar cu siguranță m-a făcut mai eficient. Acum, după luni de utilizare, vreau să vă împărtășesc câteva sfaturi și trucuri pentru a crea indicații bune pentru a profita la maximum de această abordare.  Impresia mea inițială  Când am început, eram atât entuziasmat, cât și puțin sceptic. Codul generat ar fi de încredere? Ar putea face față părților dificile ale proiectelor mele, cum ar fi cazurile marginale sau bibliotecile noi? Cu toate acestea, de-a lungul timpului, am observat că DeepSeek a funcționat cel mai bine atunci când i-am dat instrucțiuni clare și precise. Dacă aș tasta o solicitare vagă precum „Creați o funcție pentru a analiza datele utilizatorului”, rezultatul ar fi adesea prea general sau ar pierde nuanțele a ceea ce aveam nevoie.  Cu toate acestea, dacă am tastat ceva mai specific, cum ar fi „Creați o funcție în Python care citește un fișier JSON cu date utilizator și returnează un dicționar de utilizatori validi, ignorând intrările cu câmpuri de e-mail lipsă”, rezultatul a fost surprinzător de precis.  De asemenea, am descoperit că contextul este crucial. Dacă i-aș cere codului DeepSeek fără a explica ce vreau să obțin sau fără a oferi un fundal, ar ghici pe baza unor date limitate.  De exemplu, dacă am vrut un fragment JavaScript pentru un formular web front-end, dar nu am menționat niciodată că este pentru un mediu de browser, rezultatul ar putea să nu se potrivească cu configurația mea. Pe de altă parte, odată ce mi-am specificat mediul, limba și natura sarcinii, am primit un cod care era mai aproape de ceea ce aveam de fapt nevoie.  De ce contează claritatea promptă  Una dintre cele mai mari lecții pe care le-am învățat este că DeepSeek este la fel de bun ca instrucțiunile pe care i le dau. Când spun instrucțiuni, mă refer la descrierile pe care le introduc înainte de a apăsa enter. Se comportă aproape ca un partener de conversație. Dacă furnizez instrucțiuni bine structurate, acesta răspunde cu un cod care se aliniază obiectivelor mele. Cu toate acestea, dacă trimit solicitări scurte sau neclare, rezultatele ar putea să nu fie foarte utile.  Prin urmare, încep fiecare prompt prin a preciza limbajul de programare pe care îl doresc. Apoi, descriu scopul codului. În continuare, dau mai multe detalii, precum orice biblioteci sau cadre pe care intenționez să le folosesc, precum și constrângeri importante.  În cele din urmă, menționez rezultatul sau comportamentul dorit. Această abordare asigură că DeepSeek înțelege imaginea completă și poate genera ceva aproape de soluția mea ideală.  Componentele unui prompt eficient  Îmi place să mă gândesc la un prompt eficient în patru părți principale:    : De exemplu, „Scrieți o funcție JavaScript care rulează într-un mediu Node.js” sau „Generați o clasă Python pentru analiza datelor”. Limbaj și mediu    : poate fi „să analizeze datele de vânzări” sau „pentru a gestiona introducerea utilizatorilor într-un formular React”. Obiectiv sau sarcină    : aici, menționez ceva special, cum ar fi „Scriptul ar trebui să folosească numai biblioteci Python încorporate” sau „Nu sunt permise pachete externe”. Constrângeri    : În cele din urmă, clarific rezultatul exact, cum ar fi „Întoarceți o listă sortată de ID-uri de utilizator” sau „Înregistrați fiecare eroare în consolă”. Rezultatul dorit  Când urmez această structură, DeepSeek tinde să producă cod care se potrivește cerințelor proiectului meu de la început. De asemenea, reduce nevoia de editări grele după generarea codului. În plus, fiecare dintre acești pași mă îndeamnă să mă gândesc cu atenție la ceea ce am nevoie cu adevărat, împiedicându-mă să trimit cereri pe jumătate.  Rafinament iterativ  În ciuda eforturilor mele, rareori obțin codul perfect din prima încercare. Cu toate acestea, unul dintre punctele forte ale utilizării DeepSeek pentru codare este că pot să iau codul generat, să-l revizuiesc, să-l ruleze, apoi să-mi perfecționez promptul. De exemplu, dacă codul include funcționalități suplimentare de care nu am nevoie, spun doar „Elimină partea de înregistrare a datelor și concentrează-te pe mecanismul de sortare”. Dacă codului lipsește un pas cheie, aș putea spune: „Vă rugăm să includeți o funcție de validare pentru câmpurile goale”.  Acest   se simte ca și cum ați colabora cu un dezvoltator junior care scrie o schiță inițială. Nu mă aștept ca prima trecere să fie impecabilă, dar mă bazez pe schimbul înainte și înapoi pentru a șlefui codul la standardele mele. În plus, încerc întotdeauna să ofer feedback direct despre ce a mers prost sau ce ar putea fi mai bun. Dacă îi spun pur și simplu lui DeepSeek să „Încearcă din nou”, s-ar putea să nu știe ce să schimbe. Dar dacă spun: „Vă rugăm să adăugați o gestionare a erorilor pentru excepțiile de fișier negăsit”, de obicei îmi obține ceea ce am nevoie. proces iterativ  Capcanele comune și cum să le evitați  Deși DeepSeek poate fi destul de puternic, există câteva capcane pe care le-am întâlnit:    : Dacă nu specificați mediul sau limbajul de programare, s-ar putea să ajungeți la cod într-un limbaj pe care nu l-ați dorit. Spuneți întotdeauna limba și contextul în mod clar. Lipsa contextului    : solicitările vagi duc la rezultate incomplete sau irelevante. Adăugați detalii specificând obiectivul dvs. principal, bibliotecile pe care intenționați să le utilizați și orice constrângeri speciale. Solicitari prea ample    : uneori, codul generat urmează convenții mai vechi sau s-ar putea să nu urmeze ghidul de stil al echipei. Este important să revizuiți și să adaptați codul pentru a vă asigura că respectă standardele dvs. Ignorarea celor mai bune practici    : în multe cazuri, codul generat nu va gestiona excepțiile sau datele nevalide în mod implicit. Includerea unei cerințe pentru gestionarea erorilor în promptul dvs. poate preveni probleme majore pe viitor. Lipsă de gestionare a erorilor  Fiind conștient de aceste capcane, economisesc timp și evit să fiu nevoit să rescrie porțiuni mari din cod. În aceste zile, rareori uit să menționez în ce mediu lucrez pentru că am văzut deja cum asta poate duce la confuzie.  Testarea și validarea codului generat  Odată ce primesc o bucată de cod de la DeepSeek, nu presupun niciodată că este complet corectă. În schimb, îl testez riguros, la fel ca orice alt cod pe care îl scriu de mână. De asemenea, verific problemele de securitate, blocajele de performanță și erorile logice. În timp ce DeepSeek mă ajută să codific mai rapid, trebuie să fiu totuși cel care mă asigură că codul se comportă conform așteptărilor.  Un proces simplu pe care îl urmez este:    (cum ar fi un   ) pentru a vă asigura că nu sparge nimic critic. Rulați codul într-un mediu sigur sandbox local    care acoperă diferite scenarii, inclusiv cazuri marginale. Adăugați teste unitare    cu structura de proiect și bibliotecile mele existente. Verificați compatibilitatea  Dacă vreun pas nu reușește, revin la DeepSeek cu instrucțiuni noi, îndrumându-l pentru a remedia erorile sau a îmbunătăți performanța. Această buclă de testare mă ajută să rămân încrezător în produsul final.  Utilizarea DeepSeek în Setările echipei  În ultimele luni, am prezentat și câțiva membri ai echipei în DeepSeek pentru codare. Colaborarea devine mai ușoară atunci când împărtășim solicitările pe care le-am folosit. De exemplu, dacă unui coechipier îi place cum am generat o anumită interogare de bază de date, îi pot arăta promptul și instrucțiunile mele exacte. În acest fel, ei îmi pot replica succesul fără să ghicească cum am făcut-o.  Cu toate acestea, este, de asemenea, important să mențineți coerența în cadrul echipei. De multe ori decidem asupra unui format standard pentru solicitări, astfel încât toată lumea să urmeze o abordare similară. Acest lucru asigură că codul pe care îl generăm este mai uniform și nu variază foarte mult de la un dezvoltator la altul. De asemenea, accelerează învățarea, deoarece noii veniți pot vedea un model clar în modul în care comunicăm cu DeepSeek.  Gânduri finale și pașii următori  Din experiența mea, utilizarea DeepSeek pentru codare poate reduce semnificativ sarcinile repetitive și poate accelera multe părți ale procesului de dezvoltare. Cu toate acestea, nu este o baghetă magică. Instrucțiunile bune sunt ingredientul secret pentru primirea unui cod util. Scrierea solicitărilor care specifică limbajul, contextul, obiectivele și constrângerile este cea mai bună modalitate de a obține rezultate de înaltă calitate. Apoi, repetarea și rafinarea codului ajută la șlefuirea acestuia în ceva gata de producție.  Cred că, pe măsură ce mai mulți dezvoltatori încep să folosească DeepSeek, vom vedea modalități inovatoare de a crea solicitări mai bune. Vom vedea, de asemenea, noi sfaturi și trucuri care ne ajută să îmbunătățim și mai mult generarea de cod.  Pe măsură ce continui să lucrez cu DeepSeek, plănuiesc să țin evidența tuturor informațiilor noi pe care le descopăr. Speranța mea este că acest ghid vă oferă o bază solidă pentru a explora generarea de cod fără a vă simți copleșit. Cu instrucțiuni clare, testare atentă și dorința de a rafina, puteți debloca un proces de codare mai rapid și mai eficient, care vă eliberează să vă concentrați pe partea creativă a dezvoltării.  Amintiți-vă, cheia este să nu vă așteptați la perfecțiune la prima încercare. În schimb, gândiți-vă la DeepSeek ca la un partener de codare care are nevoie de instrucțiuni clare și feedback consecvent.  De-a lungul timpului, vei găsi echilibrul perfect între creativitatea umană și eficiența bazată pe inteligență artificială. Codare fericită și fie ca solicitările dvs. să vă conducă la cele mai curate și mai elegante soluții posibile!   Acest articol a fost publicat inițial pe blogul Filestack.

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Api

Learn More

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Api

Acest audio este produs în limba originală a poveștii!

Poate AI să codifice cu adevărat? Am pus DeepSeek la încercare

About Author

COMENTARII

Etichete suspendate

ACEST ARTICOL A FOST PREZENTAT IN

Related Stories

Elon Just Made Gambling Define the News - And It's More Honest Than Journalism Ever Was

The Robots Are Taking Over

The Data Behind Colorado's First-ever Rural Venture Capital Pitch Event

The TechBeat: Digital Transformation Success Stories in Mezzanine Lending (3/3/2024)

Elon Just Made Gambling Define the News - And It's More Honest Than Journalism Ever Was

The Robots Are Taking Over

The Data Behind Colorado's First-ever Rural Venture Capital Pitch Event

The TechBeat: Digital Transformation Success Stories in Mezzanine Lending (3/3/2024)

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps