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 Durata 7 ore

Struttura del corso

Best Practice e Strumenti

Errori Comuni e Strategie di Mitigazione

Introduzione al Prompt Engineering

Raffinamento dei Prompt e Progettazione Iterativa

Prompting per l'Automazione dei Test e la Generazione SQL

Riepilogo e Prossimi Passi

Utilizzo dei Prompt per Spiegare e Debuggare il Codice

Scrittura di Prompt per la Generazione di Codice

  • Evitare codice allucinato o vulnerabilità di sicurezza
  • Gestione di input incompleti o ambigui
  • Creazione di prompt di fallback sicuri e guardrail
  • Creazione di casi di test da requisiti o codice
  • Generazione di query SQL strutturate dalla lingua naturale
  • Formattazione delle output per l'integrazione nelle suite di test
  • Spiegazione di codice legacy o poco familiare
  • Prompting per walkthrough logici o analisi dei casi limite
  • Ricerca e spiegazione di bug o inefficienze
  • Generazione di codice da descrizioni in linguaggio corrente
  • Controllo del formato dell'output e del linguaggio di programmazione
  • Lavoro con logiche complesse o molteplici funzioni
  • Miglioramento dei risultati tramite prompt chaining e cicli di feedback
  • Recupero dagli errori e strategie di tuning dei prompt
  • Studi di caso di raffinamento per attività tecniche
  • Librerie di prompt e modelli di riutilizzo
  • Utilizzo di template di prompt in VS Code o in workflow basati su API
  • Valutazione della qualità e delle prestazioni dei prompt in uso in produzione
  • Comprensione di prompt, contesto, token e modelli
  • Tipi di prompt: zero-shot, one-shot, few-shot
  • Utilizzo di istruzioni di sistema vs. utente in diverse API

Requisiti

Pubblico di Riferimento

  • Sviluppatori che utilizzano LLM nella generazione o nell'analisi del codice
  • Lead tecnici che esplorano gli strumenti AI nei propri workflow
  • Professionisti del software che sperimentano con integrazioni LLM
  • Esperienza nello sviluppo software o nella scripting
  • Familiarità con linguaggi di programmazione comuni (ad es., Python, JavaScript, SQL)
  • Comprensione di base dei large language models e degli strumenti AI come ChatGPT, Claude o Copilot

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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