Llama AI برای توسعه‌دهندگان
نگاهی دوباره و رایگان به کدهای شما: توضیح ارورها، سناریوهای تستی که فراموش کرده‌اید، بازبینی سریع و پیش‌نویس مستنداتی که هیچ‌کس دوست ندارد بنویسد.
برای یک توسعه‌دهنده، مدل چت بیشتر از هر چیز به عنوان یک جفت چشم کمکی و سریع کاربرد دارد: کدهای ناآشنا را می‌خواند، تست‌هایی را که فراموش کرده‌اید پیشنهاد می‌دهد، بخش‌های خسته‌کننده را پیش‌نویس می‌کند و پیام‌های خطا را به زبان ساده توضیح می‌دهد. این صفحه هفت روش کاربردی برای استفاده از مدل‌های Llama در چت ما را به همراه پرامپت‌های آماده‌ای که می‌توانید باز کنید و تغییر دهید نشان می‌دهد. اگر ترجیح می‌دهید برنامه اختصاصی خود را روی Llama بسازید، گزینه‌های Llama API و نحوه اجرای محلی Llama روی سیستم خودتان را هم توضیح داده‌ایم.
درک و رفع اشکال کد
مدل فقط بر اساس داده‌هایی که در پیام می‌گذارید کار می‌کند؛ بنابراین خطوط مربوطه، متن دقیق خطا و نسخه‌هایی را که استفاده می‌کنید در پیام قرار دهید.
توضیح دلیل رخ دادن خطا
یک استک تریس (Stack trace) معمولاً نشانه مشکل را نشان می‌دهد، نه دلیل اصلی آن را. پیام کامل، خطوط اطراف آن و نتیجه مورد انتظارتان را به مدل بدهید و بخواهید دلایل احتمالی را از بیشترین تا کمترین احتمال مرتب کند.
من در پروژه [زبان و فریم‌ورک همراه با نسخه] به این خطا برخوردم: [متن خطا و استک تریس را جای‌گذاری کنید]. این کدی است که خطا در آن رخ می‌دهد: [کد را جای‌گذاری کنید]. دلایل احتمالی را بر اساس احتمال وقوع از زیاد به کم مرتب کن، توضیح بده چطور می‌توانم هر کدام را اعتبارسنجی کنم و کوچک‌ترین راهکار ممکن را برای محتمل‌ترین علت ارائه بده.
اشکال‌زدایی در چت. برای تکه کدهای کوتاه، صفحه دستیار کدنویسی سریع‌تر است.
خواندن کدی که خودتان ننوشته‌اید
یادگیری ماژول‌های قدیمی و اسکریپت‌هایی که تحویل گرفته‌اید با یک راهنمای مرحله‌به‌مرحله بسیار سریع‌تر انجام می‌شود. ابتدا هدف کلی کد، سپس منطق جریان کار و در نهایت بخش‌های حساس و آسیب‌پذیر را بپرسید.
توضیح بده این کد [زبان] چه کاری انجام می‌دهد. با یک خلاصه دو جمله‌ای شروع کن، سپس مراحل اصلی را به ترتیب توضیح بده و در پایان به مواردی اشاره کن که آسیب‌پذیر، غیرمنتظره به نظر می‌رسند یا ممکن است با ورودی‌های نامتعارف دچار خطا شوند: [کد را جای‌گذاری کنید]
توضیح باگ رابط کاربری با اسکرین‌شات
مدل‌های Llama 4 Maverick و Llama 4 Scout قابلیت پردازش تصویر دارند؛ بنابراین می‌توانید اسکرین‌شات به هم ریختگی چیدمان را در کنار کد CSS یا نشانه‌گذاری (HTML) مربوطه ضمیمه کنید. مدل فقط تصویر را می‌بیند، نه صفحه در حال اجرای شما را؛ پس ظاهر مورد انتظارتان را هم اضافه کنید.
یک اسکرین‌شات از مشکل ظاهر صفحه در [صفحه یا کامپوننت] ضمیمه کرده‌ام. نتیجه مورد انتظار: [ظاهری که باید داشته باشد]. این هم کدهای HTML و CSS مربوطه: [کد را جای‌گذاری کنید]. بگو چه عاملی باعث این اختلاف شده و راه‌حلی برای رفع آن پیشنهاد بده.
باز کردن این پرامپت، اسکرین‌شات خود را پیوست کنید و بگذارید گزینه Llama 4 Maverick انتخاب‌شده بماند.
نوشتن، تست و مستندسازی
از مدل برای نوشتن پیش‌نویس‌هایی استفاده کنید که خودتان بازبینی می‌کنید، نه کدهایی که بدون بررسی مرج (Merge) می‌شوند.
تولید تست برای حالات خاص (Edge Cases)
مدل‌ها به خوبی سناریوهایی را پیدا می‌کنند که انسان خسته ممکن است فراموش کند: ورودی خالی، ورودی خیلی بزرگ، کاراکترهای نامتعارف و منطقه‌های زمانی. ابتدا لیست موارد را بخواهید تا متوجه شوید چه سناریوهایی پوشش داده می‌شوند.
برای این تابع [زبان] با استفاده از [فریم‌ورک تست] تست‌های یونیت (Unit test) بنویس. ابتدا سناریوهایی را که پوشش می‌دهی فهرست کن، از جمله حالات خاص (Edge cases) و ورودی‌های نامعتبر، سپس خود تست‌ها را بنویس. خود تابع اصلی را تغییر نده: [تابع را جای‌گذاری کنید]
بازبینی تغییرات قبل از Push کردن
یک بررسی سریع می‌تواند اشتباهات محاسباتی جزئی (Off-by-one)، مدیریت خطاهای فراموش‌شده و استفاده ناامن از ورودی‌ها را نشان دهد. از مدل بخواهید یافته‌ها را بر اساس شدت اهمیت و به همراه شماره خط مربوطه دسته‌بندی کند.
این تفاوت‌های کد (Diff) را مثل یک توسعه‌دهنده ارشد دقیق بررسی کن. اول باگ‌ها، آسیب‌پذیری‌های امنیتی و خطاهای مدیریت‌نشده را اعلام کن، سپس نکات خوانایی کد را همراه با شماره خط مربوطه و پیشنهاد اصلاحی بیاور. اگر مورد جدی ندیدی هم واضح بگو: [تغییرات کد (Diff) را جای‌گذاری کنید]
نوشتن عبارات منظم (Regex) یا کوئری‌های SQL مطمئن
از مدل بخواهید الگو را به همراه توضیحات کامل و نمونه ورودی‌هایی که باید یا نباید تطابق داشته باشند بنویسد؛ سپس خودتان آن را تست کنید.
یک [عبارت منظم یا کوئری] برای [گونه Regex یا دایالکت SQL] بنویس که [کار مورد نظر را انجام دهد]. هر بخش را توضیح بده، سپس یک جدول کوتاه از نمونه ورودی‌ها با خروجی مورد انتظار برای هر کدام ارائه کن، از جمله موارد پیچیده و دشوار.
نوشتن پیش‌نویس README یا پیام‌های Commit
ویرایش یک مستندات آماده همیشه آسان‌تر از شروع از صفر است. یادداشت‌های خود یا تغییرات کد را ارسال کرده و مشخص کنید مخاطب نهایی کیست.
بر اساس یادداشت‌های زیر، یک فایل README برای پروژه [نوع پروژه] من بنویس. بخش‌ها: کاربرد برنامه، پیش‌نیازها، نصب، نحوه استفاده با یک نمونه، پیکربندی و محدودیت‌های شناخته‌شده. متن را خلاصه نگه‌دار و برای دستورات از بلوک‌های کد استفاده کن: [یادداشت‌ها را جای‌گذاری کنید]
نبایدها
- فاش کردن اطلاعات حساس: همیشه قبل از ارسال، کلیدهای دسترسی، رمزهای عبور، آدرس‌های اتصال به دیتابیس و اطلاعات کاربران را از کد حذف کنید. پیام‌های شما از سرور ما و سرویس ارائه‌دهنده عبور می‌کنند، بنابراین سیاست‌های کاری سازمان خود را درباره اشتراک‌گذاری کد رعایت کنید.
- اعتماد کامل به جزئیات کتابخانه‌ها: مدل‌ها محدودیت تاریخ دانش دارند و به اسناد به‌روز دسترسی زنده ندارند؛ پس ممکن است توابع یا گزینه‌های جدیدتر را نداشته باشند یا از خود بسازند. همیشه مستندات رسمی را چک کنید.
- مرج کردن کدِ تست‌نشده: کدی که توسط هوش مصنوعی تولید می‌شود ممکن است بدون ارور کامپایل شود اما منطق غلطی داشته باشد. آن را اجرا کنید، خط به خط بخوانید و مانند هر کد دیگری ارزیابی کنید.
- ارسال فایل‌های بسیار طولانی: محیط چت پیام‌های بسیار طولانی را کوتاه می‌کند، بنابراین فقط تابع یا قطعه کد مدنظر را بفرستید، نه کل پروژه را.
صفحات مرتبط
- مجموعه پرامپت‌های برنامه‌نویسی و راهنمای کدنویسی با هوش مصنوعی.
- انتخاب مدل مناسب: راهنمای انتخاب مدل Llama؛ مدل Llama 3.1 8B سریع‌ترین پاسخ‌ها را می‌دهد.
- توسعه نرم‌افزار بر پایه Llama: راهنمای مجوز Llama به زبان ساده.
مرتبط
اولین سؤال خود را از Llama بپرسید
بدون نیاز به حساب کاربری یا نصب. چت را باز کنید، پیامی بنویسید و توانایی‌های Llama را ببینید.
شروع چت با Llama