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Struttura del corso

Best Practice e Strumenti

Pitfall Comuni e Strategie di Mitigazione

Introduzione all'Ingegneria dei Prompt

Raffinamento dei Prompt e Design Iterativo

Utilizzo dei Prompt per l'Automazione dei Test e la Generazione SQL

Riepilogo e Passi Successivi

Utilizzo dei Prompt per Spiegazioni e Debugging del Codice

Scrittura di Prompt per la Generazione del Codice

  • Evitare codice immaginato o vulnerabilità di sicurezza
  • Gestire input incompleti o ambigui
  • Creare prompt di fallback sicuri e guardrails
  • Creazione di casi di test a partire da requisiti o codice
  • Generazione di query SQL strutturate dal linguaggio naturale
  • Formattare gli output per l'integrazione nei set di test
  • Spiegazione del codice legacy o sconosciuto
  • Utilizzo dei prompt per walkthrough logici o analisi di casi limite
  • Individuare e spiegare bug o inefficienze
  • Generazione di codice da descrizioni in linguaggio naturale
  • Controllo del formato dell'output e del linguaggio di programmazione
  • Lavoro con logica complessa o funzioni multiple
  • Migliorare i risultati attraverso concatenazione dei prompt e cicli di feedback
  • Strategie di ripristino degli errori e tuning dei prompt
  • Case study in raffinamento per compiti tecnici
  • Biblioteche di prompt e pattern di riutilizzo
  • Utilizzo di template di prompt in VS Code o flussi di lavoro basati su API
  • Valutazione della qualità e delle prestazioni dei prompt nell'uso produttivo
  • Comprensione dei prompt, del contesto, dei token e dei 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
  • Responsabili tecnici che esplorano strumenti AI nei flussi di lavoro
  • Professionisti software che sperimentano integrazioni LLM
  • Esperienza nello sviluppo software o in scripting
  • Familiarità con linguaggi di programmazione comuni (ad esempio, Python, JavaScript, SQL)
  • Comprensione basilare dei modelli linguistici grandi e degli strumenti AI come ChatGPT, Claude o Copilot
 7 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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