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 Durée 7 heures

Plan du cours

Bonnes pratiques et outils

Pièges courants et stratégies d'atténuation

Introduction à l'ingénierie de prompt

Raffinement des prompts et conception itérative

Utilisation des prompts pour l'automatisation des tests et la génération de SQL

Résumé et prochaines étapes

Utilisation des prompts pour l'explication et le débogage du code

Rédaction de prompts pour la génération de code

  • Éviter les codes hallucinés ou les vulnérabilités de sécurité
  • Gérer les entrées incomplètes ou ambiguës
  • Créer des prompts de repli sûrs et des garde-fous
  • Créer des cas de test à partir de exigences ou de code
  • Générer des requêtes SQL structurées à partir du langage naturel
  • Formater les sorties pour l'intégration dans les suites de tests
  • Expliquer le code légal ou non familier
  • Saisir des prompts pour des explications de logique ou une analyse des cas limites
  • Trouver et expliquer les bogues ou les inefficacités
  • Générer du code à partir de descriptions en langage clair
  • Contrôler le format de la sortie et le langage de programmation
  • Travailler avec une logique complexe ou plusieurs fonctions
  • Améliorer les résultats par l'enchaînement des prompts et les boucles de rétroaction
  • Récupération d'erreurs et stratégies d'ajustement des prompts
  • Études de cas sur le raffinement pour les tâches techniques
  • Bibliothèques de prompts et motifs de réutilisation
  • Utilisation de modèles de prompts dans VS Code ou des flux de travail basés sur l'API
  • Évaluer la qualité et les performances des prompts en production
  • Comprendre les prompts, le contexte, les jetons et les modèles
  • Types de prompts : zéro exemple, un exemple, quelques exemples
  • Utilisation d'instructions système par rapport aux instructions utilisateur dans différentes API

Pré requis

Audience

  • Développeurs utilisant des LLM pour la génération ou l'analyse de code
  • Chefs techniques explorant les outils IA dans les flux de travail
  • Professionnels du logiciel expérimentant les intégrations LLM
  • Expérience en développement logiciel ou en script
  • Familiarité avec les langages de programmation courants (p. ex., Python, JavaScript, SQL)
  • Compréhension de base des grands modèles de langage et des outils IA comme ChatGPT, Claude ou Copilot

Nombre de participants


Prix par participant

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