Научитесь использовать метод кратких подсказок для повышения эффективности ваших заданий LLM.
Делиться
LLM — невероятно полезные инструменты, особенно для программистов. Я использую LLM буквально каждый день и не могу представить себе мир без них. Однако есть несколько особых техник, которые можно использовать для достижения еще больших результатов с помощью LLM.
В предыдущих статьях я уже рассматривал несколько различных техник, например:
- Использование команд слэша
- Использование планового режима
- Постоянное обновление agents.md
В этой статье я расскажу, как можно использовать метод кратких подсказок, чтобы ваши студенты, обучающиеся по программе LLM, показывали еще лучшие результаты.
Зачем использовать подсказки, повторяющиеся лишь несколько раз?
Во-первых, я хочу рассказать, почему вам следует использовать метод «нескольких подсказок». Этот метод невероятно полезен, потому что он позволяет вам показать студенту, изучающему литературу, ваше намерение, не записывая его явно в подсказке.
Например, предположим, вы хотите, чтобы ваш веб-сайт был выполнен определённым образом, аналогично вашему предыдущему сайту. И без предварительного описания вы могли бы попытаться описать предыдущий сайт, который хотите воспроизвести, и попросить магистра права создать новый сайт. Однако это, скорее всего, приведёт к большой неопределённости в вашем задании, поскольку магистра права придётся делать некоторые предположения. Таким образом, вы, вероятно, не достигнете желаемого результата.
Если же вы предоставите магистру права (LLM) сам код сайта или хотя бы скриншоты вашего предыдущего веб-сайта и просто попросите его воспроизвести сайт, вы добьетесь гораздо лучших результатов. Это, по сути, устранит всю двусмысленность вашего запроса и поможет магистру права добиться гораздо лучших результатов.
Я утверждаю, что вам следует использовать эту технику кратких подсказок во всем, что вы делаете. Если вы не впервые работаете над задачей, всегда обращайтесь к своим предыдущим работам, чтобы понять, как студенту-магистру следует что-то делать. Например:
- Создаёте маркетинговые материалы? -> Покажите свои предыдущие работы на магистерской программе.
- Добавляете новую функцию в приложение? -> Покажите LLM ваши предыдущие функции.
- Создаёте новые команды со слэшем? -> Покажите магистратуре, как вы структурировали свои предыдущие команды со слэшем.
Я почти гарантирую, что, ссылаясь на свои предыдущие работы и показывая студентам магистратуры, как что-то сделать не только в задании, но и на практике, вы добьетесь гораздо лучших результатов.
Как реализовать подсказки с малым количеством примеров
Теперь я хочу обсудить, как реализовать подсказки при небольшом количестве попыток. Внедрить такие подсказки не всегда возможно. Некоторые задачи просто новые, и очень сложно использовать результаты предыдущей работы, потому что новая работа просто недостаточно похожа на них.
Это совершенно нормально, и вы должны это принять. Однако вам всегда следует искать возможности для использования подсказок в условиях ограниченного количества заданий. Сначала я расскажу, как следует организовать свою работу, чтобы увеличить площадь поверхности для таких подсказок, а затем покажу, как применять их на практике, используя примеры.
Также ознакомьтесь с моей статьей «Как извлечь максимум пользы из кода Клода!».
Организация вашей работы
Во-первых, важно организовать всю свою работу в легкодоступных папках на компьютере. Лично я храню почти все, что делаю, в основной папке для программирования. Затем у меня есть структура папок, содержащая репозитории кода, с которыми я обычно работаю. Еще одна папка содержит некоторые личные проекты, к которым я иногда обращаюсь. Еще одна папка с маркетинговыми материалами, над которыми я работаю, такими как посты в LinkedIn и короткие видеоролики, и еще одна папка для всех презентаций, которые я провожу по искусственному интеллекту.
Теперь, когда я начинаю новую задачу, первым делом я всегда определяю, к какой папке она относится. В целом, подобная организация работы — это просто общая гигиена компьютерной организации. Однако такая организация значительно упрощает использование подсказок в будущем. Я всегда рекомендую потратить некоторое время на то, чтобы в начале определить, к какой папке относится ваша работа, чтобы потом можно было воспользоваться этой возможностью.
Кроме того, вам всегда следует фиксировать свою работу в GitHub. Причина в том, что это позволяет сохранять весь ваш прогресс и предоставляет историю версий. Таким образом, если что-то случится с вашим компьютером или вы внесете изменения, которые хотите отменить, вы сможете легко отменить их с помощью Git.
Кроме того, если у вас нет опыта работы с Git, это не проблема, поскольку вы можете просто использовать LLM (Learning Learning Management) для взаимодействия с Git. Вам вообще не нужно самостоятельно взаимодействовать с Git.
Применение метода «малократных подсказок» на практике.
Теперь, если вы правильно организовали свою работу, пришло время начать использовать метод «нескольких подсказок». Концепция «нескольких подсказок» довольно проста. Каждый раз, когда вы начинаете новую работу, вы просто обращаетесь к папке или файлу с предыдущими работами, которые вы хотите, чтобы компьютер либо скопировал, либо использовал тот же стиль или похожий.
Думаю, проще всего будет показать вам на конкретных примерах, как я использую метод подсказок с небольшим количеством повторений на практике.
Написание кода
Пожалуй, наиболее распространенный для меня сценарий использования подсказок в формате «несколько примеров» — это написание кода. Допустим, я хочу реализовать скрипт валидации GitHub Actions в новом репозитории. Я практически никогда не прошу Клода Кода создавать этот скрипт с нуля. Вместо этого я просто говорю Клоду Коду: «Этот скрипт находится в папке X, скопируйте или продублируйте его точно в репозитории, над которым я сейчас работаю. Однако внесите только одно изменение: вы не будете запускать часть скрипта валидации».
Это дает два основных преимущества. Во-первых, я почти уверен, что получу ожидаемый скрипт проверки GitHub Actions, потому что знаю, что он работает в другом репозитории. Во-вторых, это здорово, потому что, даже копируя скрипт из другого репозитория, я все равно могу вносить изменения. В этом примере изменение заключалось в том, что я не хочу запускать весь скрипт проверки целиком. Я хочу пропустить одну его часть в этом новом репозитории.
Claude Code отлично справляется с подобными задачами, когда вы указываете ему воспроизвести какой-либо фрагмент кода, а затем внести в него несколько индивидуальных изменений. Именно поэтому это так хорошо работает.
Создание маркетинговых материалов
Ещё один очень распространённый пример использования краткосрочных подсказок — создание маркетинговых материалов. Создание новых маркетинговых материалов может быть трудоёмким процессом. Например, нужно создавать совершенно новые презентации или карусели для использования в LinkedIn.
Кроме того, часто бывает сложно точно описать свои предпочтения в отношении презентаций. Вам может понадобиться определенный стиль шрифта или определенное выравнивание текста и изображений в презентациях. Это просто трудно описать естественным языком, но модели будет все понятно, если вы покажете ей пример того, как выглядит этот шрифт или как текст и изображения выровнены в ваших предыдущих работах.
Поэтому, когда я сейчас создаю новую презентацию, я всегда показываю Claude Code свои предыдущие презентации и указываю, что хочу изменить. Как правило, изменения касаются именно содержания презентации, где я подробно описываю каждую страницу. Это, конечно, важно для того, чтобы контент оставался вашим собственным, а не сгенерированным искусственным интеллектом.
Кроме того, я просто много итеративно работаю с Claude Code. Я задал ему первоначальный черновик презентации. Затем я просматриваю черновик, записываю все изменения, которые хочу внести, через MacWhisper во время проверки презентации, и прошу ИИ сделать второй черновик. Затем я продолжаю в том же духе, пока не буду доволен презентацией.
Команды с косой чертой
Создание команд с косой чертой — это тоже то, что я делаю довольно регулярно. Команды с косой чертой — это, по сути, сохраненные подсказки, которые можно использовать в коде для быстрого доступа к ним. Обычно я использую команды с косой чертой для таких задач, как создание запроса на слияние в ветку разработки, создание запроса на слияние в основную ветку, упрощение кода или проведение проверки запроса на слияние.
Однако, как правило, я хочу, чтобы мои команды со слэшем следовали определённой структуре. Эта структура представляет собой структуру Markdown с несколькими общими элементами для всех моих команд со слэшем. Таким образом, отображение моих предыдущих команд со слэшем в Claude Code значительно упрощает, ускоряет и повышает вероятность того, что новые команды будут соответствовать моим предпочтениям.
Заключение
В этой статье я рассказал, как использовать метод «нескольких примеров» для достижения наилучших результатов при работе с вашими LLM-курсами. Активное использование этого метода, например, демонстрация примеров LLM из вашей предыдущей работы, может значительно повысить эффективность вашего LLM-курса в конкретных ситуациях. Я рекомендую всегда стремиться использовать метод «нескольких примеров» при работе с LLM-курсами для достижения наилучших результатов. Самое замечательное в этом методе то, что он становится лучше по мере выполнения работы. Чем больше работы вы выполняете, тем больше примеров из предыдущей работы у вас есть для демонстрации LLM-курсу, и тем лучше он будет работать в соответствии с вашими предпочтениями, что и делает его таким эффективным методом.
👉 Моя бесплатная электронная книга и вебинар:
🚀 Десять раз повысьте свой инженерный уровень с помощью магистратуры (бесплатный 3-дневный курс по электронной почте)
📚 Получите мою бесплатную электронную книгу «Модели визуального языка».
💻 Мой вебинар по языковым моделям зрения
👉 Найдите меня в социальных сетях:
💌 Substack
🐦 X / Twitter
Также ознакомьтесь с моей статьей «Как извлечь максимум пользы из кода Клода».
Источник: towardsdatascience.com
