Le guide de l'ingénieur logiciel pour prompter l'ingénierie

DEV - 13/07
Le guide de l'ingénieur logiciel pour une ingénierie rapide: programmation avec naturel ...

Le guide de l'ingénieur logiciel pour une ingénierie rapide: programmation avec langage naturel

TL; DR: Découvrez comment les ingénieurs logiciels peuvent exploiter l'ingénierie rapide pour le codage, les tests et les flux de travail d'intégration de l'IA. Maître l'art de la «programmation» des systèmes d'IA utilisant le langage naturel pour 10x votre productivité de développement.

Temps de lecture estimé: 12 minutes | Niveau de compétence: débutant à intermédiaire

Considérations de sécurité et de risque

⚠️ Audit toujours le code généré par l'AI pour:

  • Exposition des secrets: clés d'API codées en dur, mots de passe ou jetons
  • Vecteurs d'injection SQL: requêtes non paramétrées
  • ETPACES DE Validation des entrées: désinfection ou vérification de type manquante
  • Contournement d'authentification: chèques de sécurité faibles ou manquants
  • Vulnérabilités de dépendance: bibliothèques obsolètes ou non sécurisées

Exemple de sortie d'IA risquée:

# AI peut générer ceci (insécain): def authenticate (nom d'utilisateur, mot de passe): query = f "select * dans les utilisateurs où username = '{username}' et mot de passe = '{mot de passe}'" return execute_query (query) # Refactor to: def a authenticiate (username, "mot de passe): query =" select * users où username =? Et mot de passe_hash =? " Password_hash = bcrypt.hashpw (mot de passe.encode ('utf-8'), bcrypt.gensalt ()) return execure_query (query, (nom d'utilisateur, mot de passe_hash)))
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Meilleures pratiques: traiter le code généré par l'IA comme un premier projet qui nécessite un examen de la sécurité.

Guide visuel: processus de cadre de riz

Graph TD A [Démarrer par problème] -> B [Définir le rôle] B -> C [Fournir une entrée / contexte] C -> D [Set Contraintes] D -> E [Give Exemple Format] E -> F [EXECUTE Imptured] F -> G {Qualité de sortie?} G -> | Bon | H [Utiliser le résultat] g -> | pauvre | I [Affine invite] i -> b style a rempli: # e1f5fe style h rempli: # e8f5e8 style je remplit: # fff3e0
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Ingénierie rapide vs codage traditionnel: comparaison visuelle

Graph LR Sub-Graph "Codage traditionnel" A1 [Problème] -> B1 [Algorithme de conception] B1 -> C1 [Code d'écriture] C1 -> D1 [Test / Debug] D1 -> E1 [Deploy] End Subgraph "Invite Engineering" A2 [Problème] -> B2 [Craft Invite] B2 -> C2 [Get Ai Sorpor A1 FILL: #ffeBee Style E1 Fill: #ffebee Style A2 Fill: # E8F5E8 Style E2 Fill: # E8F5E8
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Cas d'utilisation d'ingénierie non code: expliquer les décisions techniques

Scénario: Vous devez expliquer une architecture de microservices complexes aux parties prenantes non techniques.

Rapide:

Traduire cette architecture technique en langage commercial: notre système utilise: - Microservices axés sur des événements avec le modèle Kafka - CQRS avec des bases de données de lecture / écriture distinctes - Gateway API avec limitation de taux - Déplacement conteneuris
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Sortie AI:

Notre nouvelle architecture système est conçue comme une cuisine de restaurant bien organisée, où chaque chef est spécialisé dans un plat et communique via des billets de commande. Cette spécialisation signifie que si une partie a besoin de mise à jour ou subit une forte demande, elle ne ralentit pas l'ensemble de l'opération. Le système gère automatiquement les périodes chargées en augmentant les ressources en cas de besoin, similaire à la façon dont un restaurant pourrait appeler du personnel supplémentaire pendant les heures de pointe. Cela garantit des performances cohérentes même pendant l'utilisation maximale, la protection des revenus et de l'expérience client. En séparant la façon dont n...
[Courte citation de 8% de l'article original]