コース概要

最善の実践とツール

常見の落とし穴と軽減策

プロンプトエンジニアリングの紹介

プロンプトのリファインメントと反復設計

テスト自動化とSQL生成のためのプロンプティング

まとめと次なるステップ

コード説明とデバッグのためのプロンプトを使用する

コード生成のためのプロンプトを書く

  • 幻覚的なコードやセキュリティ上の脆弱性を避ける
  • 不完全なまたは曖昧な入力の処理
  • 安全なフォールバックプロンプトとガードレールを作成する
  • 要件やコードからテストケースを作成する
  • 自然言語から構造化されたSQLクエリを生成する
  • テストスイートに統合するための出力フォーマット
  • 古いコードや未知のコードを説明する
  • ロジックのウォークスルーまたはエッジケース分析のためのプロンプティング
  • バグや非効率性を見つけ、説明する
  • 平易な言葉からコードを生成する
  • 出力形式とプログラミング言語の制御
  • 複雑なロジックや複数の関数の処理
  • プロンプトチェインとフィードバックループを通じて結果を改善する
  • エラーリカバリとプロンプトチューニングの戦略
  • 技術的なタスクにおけるリファインメントの事例研究
  • プロンプトライブラリと再利用パターン
  • VS CodeやAPIベースのワークフローでのプロンプテンプレートの使用
  • 本番使用におけるプロンプト品質とパフォーマンスの評価
  • プロンプト、コンテキスト、トークン、モデルの理解
  • ゼロショット、ワンショット、フューショットのプロンプトタイプ
  • 異なるAPIでのシステム指令とユーザー指令の使用

要求

対象者

  • コード生成や分析にLLMを使用する開発者
  • ワークフローでAIツールを検討しているテクニカルリード
  • LLM統合を試験的に実施するソフトウェアプロフェッショナル
  • ソフトウェア開発やスクリプトの経験
  • 一般的なプログラミング言語(例:Python、JavaScript、SQL)への習熟度
  • 大規模言語モデルとChatGPT、Claude、CopilotなどのAIツールの基本的な理解
 7 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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