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Wenn Sie das hier lesen, gehören Sie wahrscheinlich zu denjenigen, die einige der Anwendungsfälle und Grenzen von LLMs bereits verstehen. Je besser der Prompt und der Kontext sind, die Sie dem Modell bereitstellen, desto besser wird das Ergebnis. Auch für Devin Desktop gibt es Best Practices, um effektivere Prompts zu formulieren, das Tool optimal zu nutzen und möglichst hochwertigen Code zu erhalten, damit Sie Ihre Workflows beschleunigen können.
Verwenden Sie bei komplexeren Aufgaben, bei denen Sie möglicherweise bestimmte Codeblöcke per @-Mention referenzieren müssen, Chat statt Command.

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Bestandteile eines hochwertigen Prompts

  • Klares Ziel oder gewünschtes Ergebnis
    • Was soll das Modell liefern?
    • Bitten Sie das Modell um einen Plan? Um neuen Code? Oder um ein Refactoring?
  • Alle relevanten Kontextinformationen zur Ausführung der Aufgabe(n)
    • Haben Sie @-Mentions korrekt verwendet, damit der richtige Kontext einbezogen wird?
    • Gibt es kundenspezifischen Kontext, der für Devin Desktop unklar sein könnte?
  • Notwendige Einschränkungen
    • Gibt es bestimmte Frameworks, Bibliotheken oder Sprachen, die verwendet werden müssen?
    • Gibt es Vorgaben zur Speicher- oder Zeitkomplexität?
    • Gibt es Sicherheitsanforderungen?

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Beispiele

Beispiel #1:
  • Schlecht: Schreibe Unit-Tests für alle Testfälle eines Order-Book-Objekts.
  • Gut: Schreibe mit @class:unit-testing-module Unit-Tests für @func:src-order-book-add und prüfe auf Ausnahmen, die ausgelöst werden, wenn der Wert über oder unter dem Stop-Loss liegt
Beispiel #2:
  • Schlecht: Refaktoriere rawDataTransform.
  • Gut: Refaktoriere @func:rawDataTransform, indem du die while-Schleife in eine for-Schleife umwandelst und dieselbe Ausgabedatenstruktur wie @func:otherDataTransformer verwendest
Beispiel #3:
  • Schlecht: Erstelle eine neue Schaltfläche für das Kontaktformular.
  • Gut: Erstelle eine neue Schaltflächenkomponente für @class:ContactForm anhand des Styleguides in @repo:frontend-components, in dem „Weiter“ vorgegeben ist