提示工程教學：設計 AI 生成第一個程式碼片段的 Prompt

我們在第十章節完成了一個簡單的生成模塊，也就是讓 LLM 去生成程式碼的標題與功能描述

今天我們要來打大魔王，如何生成一步驟一步驟的程式碼教學文件

基本上我已經試過好幾種方法了，目前要教學的是我最後實驗出來效果最好的方法

定義目標

讓 AI 能夠生成這種有大量步驟的教學文件

文件的設計上應該滿足以下目標

1. 每一步驟的教學內容不會過多

2. 每一步驟都在前進，不會原地打轉

3. 不會出現衝突，比如說下一步驟的教學內容直接打臉上個步驟的內容

設計流程

基本上我的構想就是遞迴

反覆遞迴 LLM 的生成，每一次遞迴都向前一點點，直到完成整份教學

最大的難點就在於如同溝通好每一次的遞迴，能夠逐漸前進、符合目標的生成整份程式碼呢？

首先，我們先從第一步開始

我們先從最簡單的地方開始，也就是設計遞迴的起點

如何讓 LLM 生成第一步驟，基本上就是一個什麼都沒有的程式碼基礎

接下來的步驟就會逐漸在這個基礎上頭新增程式碼

第一步的需求

1. 讓 AI 生成一個初始程式碼框架，作為程式設計教學的基礎。

2. 此框架應該足夠簡潔，並符合下列條件：

   • 乾淨、簡潔

   • 可執行且無錯誤

   • 不含具體功能或複雜邏輯

   • 僅保留最基本的程式碼元素，如入口點

第一步，LLM 生成的目標 Schema

interface ResultSchema {
  code: string
}

如何思考這個 Prompt

設計這個 Prompt 的重點在於：

1. 簡潔性：我們希望最終生成的程式碼不會過於複雜，以確保初學者容易理解。

2. 可執行性：代碼應能夠無錯誤運行，這樣才能讓學習者專注在逐步構建功能上，而不是解決語法或執行問題。

3. 可擴展性：這段初始程式碼將作為未來教學的基礎，因此應該保留靈活的空間，讓後續的步驟可以無縫增加更多功能。

Prompt 設計步驟

需求定義好以後，直接將整個需求加入進 prompt

並帶入角色扮演

你是一個設計用來幫助教學程式設計的 AI 助理。你的任務是為給定的代碼創建一個乾淨、簡潔的起點。這個起點將作為逐步編程教學的基礎。

你的目標是生成這段代碼的初始框架。這個框架應該具備以下條件：
1. 可執行（應該能夠無錯誤地運行）
2. 盡可能地乾淨和簡潔
3. 不含任何具體的功能
4. 不包含特殊的導入或函數聲明
5. 僅包含作為起點所需的基本元素

按照以下步驟來創建這個初始框架：
1. 確定代碼的基本結構（例如，函數、類或腳本）。
2. 移除所有具體的功能，只保留最基本的結構。
3. 除非是絕對必要的，否則移除所有導入（如果有的話）。
4. 移除所有函數和變量的聲明，只保留主入口點（如果有的話）。
5. 如果有主函數或入口點，保留其聲明，但刪除其內容。
6. 確保生成的代碼在語法上是正確的，並且可以無錯誤執行。
7. 最後，輸出如下的 JSON 格式：
"""
{
  "code": "<code>"
}
"""
記住，目標是為初學者提供一個最簡單的起點，讓他們在此基礎上逐步構建並最終完成代碼。

步驟 1：確認目標

我們的目標是生成一段初始的程式碼框架，這段程式碼應該簡單且可執行，作為程式設計教學的基礎。

目標定義要明確，以便 AI 能夠理解我們的需求，避免生成過於複雜或與教學無關的程式碼。

步驟 2：設計測試資料

在我們設計完 Prompt 之後，最好準備一些測試資料來驗證 AI 的生成結果是否符合我們的期望。例如，可以使用以下樣本輸入測試：

輸入代碼：
def calculate_sum(a, b):
    return a + b

期望輸出：

{
  "code": "def main():\n    pass"
}

這樣的輸出符合我們的期望，即提供一個乾淨的起點，只保留主入口點。

接下來，我們的下一步

接下來，設計逐步生成程式碼的流程。基本上，我們將採用遞迴的方法，讓 AI 每次生成一小段程式碼，並依次向前推進，最終生成整份教學文件。

最後

最後，我們可以用實驗來驗證我們的設計。將 Prompt 應用到不同類型的代碼上，看看生成的初始框架是否符合我們的要求。這個過程需要反覆測試和調整，直到達到理想效果。