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Effektive Prompt-Engineering-Strategien für KI-Codierung
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Effektive Prompt-Engineering-Strategien für KI-Codierung

• 2 Min. Lesezeit
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Der Unterschied zwischen durchschnittlicher und außergewöhnlicher KI-unterstützter Codierung liegt oft darin, wie Sie mit der KI kommunizieren. Lassen Sie uns bewährte Strategien erkunden.

Die Anatomie eines effektiven Prompts

Ein guter Prompt beinhaltet:

  1. Kontext - Was bauen Sie?
  2. Einschränkungen - Was sind die Anforderungen?
  3. Beispiele - Wie sieht Erfolg aus?
  4. Format - Wie sollte die Ausgabe strukturiert sein?

Strategie 1: Seien Sie spezifisch beim Kontext

❌ Schlechter Prompt:

Schreibe eine Funktion zur E-Mail-Validierung

✅ Guter Prompt:

Schreiben Sie eine TypeScript-Funktion, die E-Mail-Adressen für ein 
Benutzerregistrierungsformular validiert. Sie sollte:
- Gültiges E-Mail-Format prüfen
- Wegwerf-E-Mail-Domains ablehnen
- Ein Validierungsergebnisobjekt mit isValid und errorMessage zurückgeben

Strategie 2: Verwenden Sie Gedankenketten

Bitten Sie die KI, durch das Problem zu denken:

Bevor Sie den Code schreiben, erklären Sie:
1. Welche Randfälle sollten wir behandeln?
2. Was ist der beste Algorithmus für dieses Problem?
3. Was sind die Kompromisse verschiedener Ansätze?

Dann implementieren Sie die Lösung.

Strategie 3: Iterieren Sie inkrementell

Verlangen Sie nicht alles auf einmal. Bauen Sie auf:

  1. Beginnen Sie mit der Kernlogik
  2. Fügen Sie Fehlerbehandlung hinzu
  3. Optimieren Sie die Leistung
  4. Fügen Sie Tests hinzu

Strategie 4: Geben Sie Beispiele

Hier ist ein Beispiel für die erwartete Ein-/Ausgabe:

Eingabe: { items: [1, 2, 3], multiplier: 2 }
Ausgabe: { items: [2, 4, 6], total: 12 }

Implementieren Sie nun eine Funktion, die diese Transformation durchführt.

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