ڈویلپرز کے لیے بہترین AI ٹولز: کوڈ شپ کرنے سے پہلے ماڈلز کا موازنہ کریں

چیٹ ماڈلز اور کوڈنگ ایجنٹس مختلف ٹولز ہیں

پہلے ہی الگ کر لینا بہتر ہے، کیونکہ یہ دونوں اکثر خلط ملط ہو جاتے ہیں۔ ایک ایجنٹک کوڈنگ ٹول آپ کے ایڈیٹر یا ٹرمینل میں رہتا ہے، آپ کی ریپازٹری پڑھتا ہے، اور فائلیں لکھتا ہے۔ چیٹ ورک سپیس وہ جگہ ہے جہاں آپ سوچتے ہیں: آپ اسٹیک ٹریس پیسٹ کرتے ہیں، کسی طریقہ کار پر بحث کرتے ہیں، ایک diff ریویو کرتے ہیں، ایسی لائبریری سمجھتے ہیں جو کبھی استعمال نہیں کی، اور ڈیزائن دستاویز کا مسودہ تیار کرتے ہیں۔

زیادہ تر ڈویلپرز آخر کار دونوں استعمال کرتے ہیں، اور چیٹ کا پہلو وہ جگہ ہے جہاں ماڈل کا انتخاب سب سے زیادہ اہم ہوتا ہے، کیونکہ آپ diff کے بجائے استدلال پڑھ رہے ہوتے ہیں۔ یہی وہ جگہ بھی ہے جہاں تین ماڈلز کا موازنہ کرنے کے لیے تین الگ سبسکرپشنز پر پیسے خرچ کرنا بے معنی ہو جاتا ہے۔

آپ کیا کر رہے ہیں	ماڈل کا رجحان	نوٹس
مشکل استدلال: کنکرنسی، ایک باریک ریس کنڈیشن، آرکیٹیکچرل ٹریڈ آف	Claude اور GPT میں نمایاں فرق ہے	دونوں سے پوچھیں۔ یہ وہ صورت ہے جہاں دوسری رائے خود اپنی قیمت ادا کر دیتی ہے
مانوس زمین پر امپلیمینٹیشن کی رفتار	GPT	تیز، فطری، بوائلر پلیٹ اور کنورژنز میں اچھا
بڑا نامانوس کوڈبیس یا طویل اسپیک پڑھنا	Gemini	سب سے بڑی کانٹیکسٹ ونڈو، اس لیے سسٹم کا زیادہ حصہ ایک ساتھ سما جاتا ہے
کسی ایرر یا تصور کی وضاحت	جو بھی انداز سمجھ آئے	مختلف ماڈلز مختلف انداز میں وضاحت کرتے ہیں، اور یہی نکتہ ہے
سخت اسٹرکچرڈ آؤٹ پٹ: کنفگ، JSON، اسکیما	GPT	فارمیٹ کی عین پیروی میں سب سے قابلِ اعتماد

ڈیبگنگ پرامپٹس جو اسٹیک ٹریس پیسٹ کرنے سے بہتر ہیں

ایرر پیسٹ کر کے پوچھنا کہ کیا غلط ہے، ایک اندازہ پیدا کرتا ہے۔ یہ اندازہ اکثر درست ہوتا ہے، اور جب غلط ہو تو آپ اس مسئلے کے لیے ایک معقول مگر غلط حل کے پیچھے بیس منٹ ضائع کر دیتے ہیں جو آپ کو ہے ہی نہیں۔ یہ پرامپٹس جواب کی شکل بدل دیتے ہیں۔

پرامپٹ: حل سے پہلے مفروضے

یہ رہا ایرر، کوڈ، اور جو میں پہلے ہی رد کر چکا ہوں۔ ابھی حل نہ دیں۔ چار سب سے ممکنہ وجوہات کو امکان کے لحاظ سے ترتیب دیں، اور ہر ایک کے لیے وہ سب سے سستا چیک بتائیں جو اسے ثابت یا رد کر دے۔ ایرر: [پیسٹ کریں]۔ کوڈ: [پیسٹ کریں]۔ پہلے رد شدہ: [فہرست]۔

پرامپٹ: وہ بگ جو کبھی کبھار ہوتا ہے

یہ وقفے وقفے سے، تقریباً [تعدد] پر، [حالات] میں ناکام ہوتا ہے۔ یہ رہا متعلقہ کوڈ اور ماحول کے بارے میں جو مجھے معلوم ہے۔ ان اقسام کی فہرست بنائیں جو اس مخصوص علامت کو پیدا کر سکتی ہیں (ٹائمنگ، ترتیب، ریسورس ختم ہونا، بیرونی انحصار، رنز کے درمیان اسٹیٹ لیکج، کلاک یا ٹائم زون، کیشنگ)۔ ہر ایک کے لیے بتائیں کہ میں نے جو دیا ہے اس میں کیا شہادت اس کی تائید یا تردید کرتی ہے، اور مجھے کیا لاگ کرنا چاہیے تاکہ ان میں فرق کیا جا سکے۔

پرامپٹ: قبول کرنے سے پہلے حل کی وضاحت

وضاحت کریں کہ یہ حل کیوں کام کرتا ہے، یہ کیا حل نہیں کرتا، اور یہ کیا خراب کر سکتا ہے۔ اگر اصل وجہ کہیں اور ہے اور یہ محض ایک علامتی پیوند ہے، تو صاف صاف کہہ دیں۔

یہ آخری پرامپٹ AI مدد کی سب سے مہنگی قسم پکڑتی ہے: ایسی تبدیلی جو علامت کو غائب کر دے جبکہ اصل خرابی کوڈبیس میں موجود رہے۔

ایک ہی مسئلے پر دو ماڈلز، جو دکھاوا نہیں

جب جواب واضح ہو، ایک ماڈل کافی ہے۔ یہ تکنیک ان مسائل پر اپنی قیمت ثابت کرتی ہے جہاں آپ یقینی نہ ہوں، اور یہ اس لیے کام کرتی ہے کہ ماڈلز یکساں نہیں بلکہ مختلف طریقوں سے ناکام ہوتے ہیں۔

مفید طریقہ یہ نہیں کہ دونوں سے پوچھیں اور جو پسند آئے وہ چن لیں۔ بلکہ ایک سے پوچھیں، پھر اس کا جواب دوسرے کو دیں:

پرامپٹ: جواب کا مخالفانہ جائزہ

ایک اور انجینئر نے اس مسئلے کا یہ حل تجویز کیا۔ اس میں کیا غلط ہے معلوم کریں: کنارے کے حالات میں درستگی، کنکرنسی، ایرر ہینڈلنگ، [پیمانے] پر کارکردگی، یا کوئی آسان طریقہ جو نظرانداز ہو گیا۔ اگر یہ واقعی درست ہے تو صاف طور پر کہہ دیں، اعتراضات گھڑنے کے بجائے۔ مسئلہ: [پیسٹ کریں]۔ تجویز کردہ حل: [پیسٹ کریں]۔

دو نتائج ہیں، اور دونوں مفید ہیں۔ یا تو دوسرا ماڈل کوئی حقیقی خامی ڈھونڈ لیتا ہے، جو آپ کو ضم کرنے سے پہلے معلوم ہو جاتی ہے، یا وہ متفق ہو جاتا ہے، جو حقیقی شہادت ہے کیونکہ اسے اختلاف کرنے کی ہر ترغیب حاصل تھی۔ اسے اسی ماڈل کے ساتھ دہرانے سے موازنہ کریں، جو عموماً خود سے متفق ہو جاتا ہے۔

یہی پیٹرن ڈیزائن کے فیصلوں پر بھی لاگو ہوتا ہے:

پرامپٹ: دوسرے پہلو کی دلیل دیں

میں [سیاق و سباق اور رکاوٹوں] کے لیے [طریقہ A] کو [طریقہ B] پر ترجیح دے رہا ہوں۔ B کے حق میں مضبوط ترین دلیل دیں۔ ہماری رکاوٹوں کے بارے میں کیا سچ ہونا چاہیے تاکہ B درست انتخاب ہو، اور کیا اس میں سے کچھ یہاں سچ ہے؟

Whizi کا ماڈلز کا شانہ بشانہ موازنہ بالکل اسی مقصد کے لیے موجود ہے، اور یہ compare models side by side میں دستاویز کیا گیا ہے۔

کوڈ ریویو اور نامانوس کوڈ پڑھنا

پرامپٹ: ایک سخت ریویوئر کی طرح diff ریویو کریں

اس diff کا جائزہ لیں۔ ترتیب میں اقسام: درستگی کی خامیاں، سیکیورٹی مسائل، ناقابلِ ہینڈل ناکامیاں، ریس کنڈیشنز، پھر اسٹائل۔ ہر نتیجے کے لیے شدت، مخصوص لائن، اور یہ عمومی طور پر نہیں بلکہ یہاں کیوں اہم ہے بتائیں۔ فارمیٹنگ پر تبصرہ نہ کریں۔ اگر diff ٹھیک ہے تو کہہ دیں۔ سیاق: یہ کوڈبیس [اسٹیک اور کنونشنز] استعمال کرتا ہے۔ Diff: [پیسٹ کریں]۔

پرامپٹ: ابھی وراثت میں ملا کوڈبیس سمجھیں

یہ رہیں اہم سورس فائلیں۔ یہ تیار کریں: انٹری پوائنٹس، ریکویسٹ سے رسپانس تک ڈیٹا فلو، وہ اسٹیٹ جو شیئر ہوتی ہے اور کہاں تبدیل ہوتی ہے، بیرونی انحصار اور ہر ایک کے دستیاب نہ ہونے پر کیا ہوتا ہے، اور وہ تین حصے جن میں پیچیدگی اور کپلنگ کی بنیاد پر بگ کا سب سے زیادہ امکان ہے۔ صاف بتائیں کہ آپ جو دیا گیا اس سے کیا طے نہیں کر سکتے۔

یہ آخری ہدایت جتنی معمولی لگتی ہے اس سے زیادہ اہم ہے۔ ماڈلز خوشی سے ایسی فائل کے رویے کی وضاحت کر دیں گے جو آپ نے پیسٹ نہیں کی، صرف اس کے نام سے اندازہ لگا کر۔ نامعلوم چیزوں کی واضح فہرست پر مجبور کرنا آپ کو بتاتا ہے کہ کیا پڑھنا ہے۔

پرامپٹ: وہ ٹیسٹ لکھیں جو آپ نے نہ سوچا ہو

اس فنکشن کے لیے ٹیسٹ کیسز لکھیں، ان ان پٹس پر توجہ دیتے ہوئے جن پر میں نے شاید غور نہیں کیا: حدود، خالی اور null، یونیکوڈ، بہت بڑی اقدار، بیک وقت کالز، اور امپلیمینٹیشن میں کوئی بھی ضمنی مفروضہ۔ ہر ٹیسٹ کے لیے وہ مفروضہ بتائیں جو وہ چیک کر رہا ہے۔ فنکشن: [پیسٹ کریں]۔

وہ ناکامیاں جو واقعی وقت ضائع کرتی ہیں

خیالی APIs۔ ماڈلز پورے اعتماد کے ساتھ ایسے میتھڈ نام، پیرامیٹرز اور کنفگریشن کیز بنا دیتے ہیں جو موجود ہی نہیں، خاص طور پر ایسی لائبریریوں کے لیے جو حال ہی میں بدلی ہوں یا کم مقبول ہوں۔ سگنیچر بالکل درست لگے گا۔ کسی بھی نامانوس چیز پر بنانے سے پہلے اصل دستاویزات چیک کریں۔

اعتماد سے بھرا غلط حل۔ لہجے میں کوئی اشارہ نہیں ہوتا۔ ایک حل جو آپ کا مسئلہ حل کر دیتا ہے اور ایک حل جو ایک نئی باریک خرابی متعارف کراتا ہے، دونوں یکساں اعتماد کے ساتھ دیے جاتے ہیں۔ ہمیشہ پوچھیں کہ تبدیلی کیا خراب کر سکتی ہے۔

پرانے پیٹرنز۔ ٹریننگ ڈیٹا اس کوڈ کے حجم کی طرف جھکا ہوتا ہے جو کسی فریم ورک کے بارے میں لکھا گیا، جو اکثر پچھلا بڑا ورژن ہوتا ہے۔ اگر جواب چند سال پرانا لگے، تو غالباً ہے۔ پرامپٹ میں بتا دیں کہ آپ کس ورژن پر ہیں۔

خاموش اسکوپ کریپ۔ حل مانگیں اور اکثر ری فیکٹر مل جاتا ہے۔ diff کو قابلِ جائزہ رکھنے کے لیے جتنا ممکن ہو کم تبدیل کریں، اور ہر تبدیل شدہ لائن اور وجہ کی فہرست دیں شامل کریں۔

سیکیورٹی تھیٹر۔ ایک ماڈل آپ کے کوڈ میں کمزوری کی اقسام کا نام لے سکتا ہے، جو پہلے پاس کے لیے واقعی مفید ہے، لیکن یہ آڈٹ نہیں۔ یہ آپ کا تھریٹ ماڈل، آپ کی ڈپلائمنٹ، یا آپ کے ڈیٹا کی حساسیت نہیں جانتا۔

یہ آپ کے باقی ٹولنگ کے ساتھ کہاں فٹ ہوتا ہے

یہ آپ کے ایڈیٹر انٹیگریشن یا آپ کے ایجنٹک کوڈنگ ٹول کی جگہ نہیں لیتا۔ یہ ان تین براؤزر ٹیبز کی جگہ لیتا ہے جہاں آپ جوابات موازنہ کر رہے تھے، ساتھ ہی وہ دو سبسکرپشنز جو ان ٹیبز کو ایک ساتھ کھلا رکھنے کے لیے درکار تھیں۔

زیادہ تر ڈویلپرز جس عملی سیٹ اپ پر پہنچتے ہیں: فوری سوالات کے لیے ایک ڈیفالٹ ماڈل، ایک دوسرا جس پر آپ تب سوئچ کرتے ہیں جب پہلا جواب قائل نہ کرے، اور Gemini جب آپ کو ایک ساتھ کوڈ کی بڑی مقدار یا طویل اسپیک کسی ماڈل کے سامنے رکھنی ہو۔ سب کچھ ایک ہی تھریڈ میں، تاکہ جو کانٹیکسٹ آپ پہلے ہی قائم کر چکے ہیں وہ دوبارہ پیسٹ کرنے کے بجائے سوئچ کے ساتھ آگے چلا جائے۔

مزید گہری کوریج کے لیے دیکھیں AI for coding، کوڈنگ پر مرکوز متبادل موازنہ، اور Claude کوڈنگ پرامپٹ پیک۔ Whizi کے اندر یہ سیٹ اپ چلانے کی تفصیلات write and debug code with multiple models میں ہیں۔