# 生成式AI如何重塑開發生產力的關鍵心法 - 尹相志

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[TOC]

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Demo Claude
[根據草圖開發支付app](https://claude.site/artifacts/1b6545ed-174d-426e-a24a-d7290b73800b)
Prompt本質是什麼?

語言的隔閡, 不是說得越詳細越清楚的.

Demo Claude - RAG
一起開發的協力者.

STEPS
- 讓AI知道目前任務的"主要目的"
- "拓展至未考慮"到的logic
- AI可能在任何你想不到的地方偷懶, 讓他知道"I'm watching you"
- ChatGpt變懶大家已知道, 但現在Claude也變懶了 (Claude是在放暑假的法國人)
- 透過視覺化以及測試案例讓"debug 變得容易"
- 寫 SQL 語法的同時請他說明理由、設計的說明等等，給他檢核點的機制
- 語言模型不是講得越詳細就做得越好
- 原因：LLM 無狀態，一次是讀「一整包」prompt，對話愈長，因為多輪對話是將原本的東西丟進去，注意力並未分配在關鍵的地方，愈容易出現「災難性的遺忘」



## 技巧

失敗是常態
- 不要迷信多輪對話, 跟機器對話只會越來越迷糊（效果遞減）
- 因為 context 上文愈多, 他愈會把 focus 放錯地方.
- 一見鐘情與及早放手(重啟/Remix)原則.
- Claude 有 Remix button, 重新出發.
- AI 其實不太清楚自己的能力邊界
- claude 有其限制, e.g. artifacts 只有一頁, 不能引用外部資源.
- claude 他不知道這件事（像是匯入自己沒有的函示庫）
- 不要等到出現問題才想到收集 log
- 相信隨機的力量
- 重啟很重要.
- 不要放任線性的時間軸
- 一樣的概念, 拿到相對好的回應後, 直接重啟, 再拉一個新的對話出來.

## prompt （溝通工具）示範重點

- 設定能力邊界
- 明確定義輸出或觸發事件
- 清楚說明特殊視覺化
- 事前要求 log 及顯示偵錯訊息
- 評估最大輸出 token 下是否能完成任務
- Claude 目前最大 token 上下文相加 200 萬，但下文只有 4096，故程式碼超過這將長度一定會 fail

- 可以透過徵詢第二意見來避免幻覺
- 利用多個語言模型來互相 check
- 告訴他如果不確定的請說不確定
- 問他你明白了嗎（Double check）
- Let's think step by step
- 9.8 和 9.11 哪個比較大
- 我的父親跟我的母親可以結婚嗎（還是很難答對Ｘ）
- 不能用產出答案來當作使用 AI 的目的
- 簡化流程
- 拓展想法 （語言模型帶進來更多的可能性）
- 當作協作開發者
- 透過隨機來幫我們找到答案的靈感
- 以重啟新的對話來取代同一對話討論多個主題會來得較有效率
- 你是人類我是 GPT，請問妳要怎麼下 prompt
- 覺得LLM 很囉唆的話，可在 prompt 最後放：直接輸出無需解釋

### 可能的使用情境
- 亂碼復原
- 重建遺失資料表文件
- 討論需求並重構
- 演算法優化
- 偽代碼執行

## 偽代碼
- 平衡程式語言以及自然語言的fusion.
- 它是＇溝通工具＇而不真的要執行程`
- 可使用 openai 提供的 SDK 打包成 API，簡單的把 AI 之力賦能於舊系統

偽代碼講者youtube [[LINK](https://www.youtube.com/watch?v=3rb-54Q5fig)]

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## ==以下聊天區==

想到既然prompting輔助開發是一種趨勢的話，那像html這種阿雜的語言(一堆括號佔用token)也許會有簡化版的寫法讓ai開發friendly

偽代碼不就是 pseudo code 嗎
[偽代碼]的確是早已經的名詞，而我這次談的[偽代碼]也本質上和之前的[偽代碼]是不同的概念，但我還是認為叫他[偽代碼]或是[偽代碼prompt]還是最好的，因為當初語言模型是這麼稱呼這種形式的，而它的確是[偽]的[代碼]

講者要確耶，放暑假的概念不太對吧？ [解釋任務污染的那個論文](https://arxiv.org/pdf/2312.16337)
> 感謝大大補充！
> [Claude把自己當成放暑假的法國人](https://www.jiqizhixin.com/articles/2024-09-01-9)
>

或者叫晶晶碼 XD