AI說書 - Prompt Engineering - 160 | 自動輸出細化探討

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我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。


利用這項研究的概念,我們可以開發適合多種場景的強大的細化系統,例如,考慮範例部分中顯示的程式碼最佳化情況,我們可以建立一套全面的十大程式碼品質評估標準,每個標準都針對程式碼品質的不同面向,此清單普遍適用於各種程式語言,適合各種軟體開發項目:

  1. Readability:程式碼應該易於閱讀和理解,這是透過使用有意義的變數和函數名稱、謹慎但有效地使用註釋以及保持函數和方法簡潔來實現的
  2. Consistency:遵循一致的編碼風格有助於保持可讀性並有助於理解程式碼庫,這可以包括從縮排樣式到變數命名方式的任何內容
  3. Simplicity:簡單的程式碼不易出錯,更易於閱讀、理解和維護,始終建議避免不必要的複雜性
  4. Modularity:程式碼應該組織成邏輯且可管理的模組或類別,這允許程式碼重複使用、更容易測試以及理解不同元件如何交互
  5. Efficiency:高效率的程式碼可最佳化資源使用,例如 CPU 時間、記憶體和磁碟空間,這是透過使用適當的資料結構、避免冗餘操作並最小化 IO 操作來實現的
  6. Robustness:程式碼應該能夠處理意外的輸入或狀態而不會崩潰,這涉及測試邊緣情況並正確處理異常
  7. Testability:好的程式碼是以適合單元測試的方式設計的,這通常涉及創建可以獨立測試的模組化、解耦的程式碼單元
  8. Documentation:雖然程式碼本身應該盡可能不言自明,但複雜的演算法介面或設計決策應該清楚地記錄下來,這可以在程式碼內或外部
  9. Scalability:程式碼的設計應該考慮到成長,在給定的資源限制內,它應該能夠處理少量數據以及處理大量數據
  10. Maintainability:這包含了前面的許多要點,本質上,其他開發人員跳入程式碼、弄清楚發生了什麼、修復錯誤和添加新功能有多容易
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這裡將提供: AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹,一起在未來AI的世界擁抱AI技術,不BI。
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