20 prompt di coding che non lasciano l'AI a indovinare
Il codice sbagliato dell'AI nasce quasi sempre dai vuoti che lasci al modello. Ogni prompt qui ne chiude uno: il modello legge prima di scrivere, testa prima di correggere e ordina le sue ipotesi ad alta voce.
Sostituisci tutto ciò che è tra [parentesi] con il tuo codice, errore o obiettivo.
01. Mappa l'impatto prima di toccare qualsiasi cosa
Prima di modificare codice che non hai scritto tu.
Leggi il codice qui sotto. Per ora non scrivere e non modificare codice. Dimmi: 1. Cosa fa, in al massimo tre frasi. 2. Ogni ipotesi che fa sui suoi input, su chi lo chiama e sul suo ambiente. 3. Cosa si romperebbe se io [descrivi la modifica che vuoi fare], e dove. Se per rispondere ti serve vedere un altro file, indica il file e fermati. [incolla il codice]
02. Ordina le cause prima di scrivere una correzione
Un bug che non sai ancora spiegare.
Ecco un errore e il codice che lo circonda. Elenca le tre cause più probabili, dalla più probabile. Per ognuna, dammi la singola riga di log o il singolo test che la confermerebbe o la escluderebbe. Non proporre una correzione. Eseguirò io i controlli e ti dirò quale era la causa. Errore e stack trace: [incolla l'errore] Codice: [incolla il codice rilevante]
03. Scrivi i test che falliscono, poi fermati
Prima di chiedere codice nuovo o una correzione.
Scrivi dei test per [funzione o funzionalità] usando [framework di test]. Copri il caso normale, questi casi limite: [elenca quelli che già conosci], e almeno due casi a cui pensi che io non abbia pensato. Spiega in una riga perché ciascuno di questi due è importante. Ogni test deve fallire con il codice attuale o con un'implementazione mancante. Non scrivere l'implementazione.
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