AI para sa coding: paano makakuha ng maaasahang tulong mula sa Llama

Lahat ng apat na Llama model sa aming chat ay ginawa para bumuo ng code pati na rin ng text, ayon sa model cards ng Meta, at magandang katrabaho ang mga ito sa programming: nagpapaliwanag ng bagong code, sumusulat ng maliliit na function, nagda-draft ng tests, at ginagawang solusyon ang error message. Nagkakamali rin sila nang may buong kumpiyansa, kaya dapat parang code reviewer ang iyong pananaw: basahin ang bawat mungkahi na tila galing sa isang mabilis pero baguhang katrabaho, at huwag i-merge ang anumang hindi mo pa nasusuri. Tatalakayin sa gabay na ito kung paano magtanong, paano mag-check, at kung nasaan ang mga limitasyon sa aming chat.

Saan magaling ang Llama sa pang-araw-araw na coding

• Pagpapaliwanag ng code. I-paste ang isang namana mong function at itanong kung ano ang ginagawa nito nang bawat linya, at kung ano ang posibleng sumira rito.
• Maliliit at malinaw na bahagi. Isang function na nagpa-parse ng date string, isang regular expression, isang SQL query, isang shell one-liner, o CSS layout.
• Pag-debug gamit ang error. I-paste ang buong error message kasama ang code sa paligid nito.
• Mga Test. Ang "Write unit tests for this function, including edge cases" ay madalas nagpapakita ng mga sitwasyong hindi mo naisip.
• Pagsasalin sa pagitan ng mga programming language. Python patungong JavaScript, o Bash script patungong PowerShell.
• Pagtalakay sa isang design. Ilarawan ang balak mong buuin at hingin ang mga kahinaan bago ka magsimulang sumulat ng kahit isang linya.

Mas mahina ito sa malalaking pagbabago sa maraming files na hindi nito nakikita, sa mga library na nagbago pagkatapos ng knowledge cut-off nito, at sa anumang nakadepende sa eksaktong setup ng iyong computer.

Ibigay ang kontekstong kakailanganin ng isang teammate

Mahina:
hindi gumagana ang code ko, ayusin mo
[300 linyang nai-paste]

Malakas:
Node.js 22, plain JavaScript, walang libraries. formatDue(dateString)
dapat i-print ang due date sa lokal na oras ng user, hal. "Mon 3 March".
Para sa mga user sa Brazil, lumalabas ang nakaraang araw.

Ang nakikita ko sa console:
[i-paste ang eksaktong output]

Code (formatDue lang at ang linyang tumatawag dito):
[i-paste]

Sabihin muna ang dahilan, pagkatapos ay ibigay ang naayos na formatDue. Panatilihin
ang pangalan at nag-iisang argument nito, at huwag magdagdag ng date library.

Binabanggit ng malakas na bersyon ang wika at mga bersyon, inilalahad kung ano ang dapat mangyari at kung ano ang aktuwal na nangyayari, isinasama ang eksaktong error, pinapaikli ang code sa mahalagang bahagi lang, at sinasabi kung anong anyo dapat ang solusyon. Inaalis ng bawat isa sa mga ito ang hula. Narito ang checklist para sa anumang coding prompt:

1. Wika, bersyon, framework, at mga library.
2. Ano ang dapat gawin ng code, at ano ang ginagawa nito sa halip.
3. Ang eksaktong error message o maling output, kinopya at hindi binago ang salita.
4. Maliit na halimbawa ng code na nagpapakita pa rin ng problema.
5. Mga limitasyon: "no new dependencies", "must run on Windows", "keep it readable for beginners".

Ligtas na workflow: magplano, sumulat, magpatakbo, magsuri

1. Magplano muna. Para sa anumang mas malaki sa isang function, hingin muna ang approach bago ang code: "Ibalangkas kung paano mo ito iistraktura, kasama ang mga file at function, pero huwag munang sumulat ng code." Madaling magbago ng plano; ang 200 linya ng code ay hindi.
2. Gawin nang paunti-unti. Isang function o isang pagbabago sa bawat pagkakataon. Mas maraming puwang para sa pagkakamali ang mahahabang sagot, at may limitasyon sa haba ang mga sagot sa aming chat. Kapag naputol ang code, sumagot ng "continue from the last complete line".
3. Ikaw mismo ang magpatakbo. Hindi kayang magpatakbo ng code ng Llama sa aming chat. Hinuhulaan lang nito kung ano ang hitsura ng gumaganang code; tanging ang pagpapatakbo lang nito ang magsasabi kung gumagana talaga ito.
4. I-feed back ang mga totoong resulta. I-paste ang bagong error o ang maling output. Kadalasang mas malayo ang nararating ng ilang maiikling round na tulad nito kaysa sa isang mahabang paliwanag.
5. Suriin bago mag-commit. Basahin ang bawat linya. Pagkatapos ay itanong ang "Anong mga edge case ang nakaligtaan nito?" at "Mayroon bang hindi ligtas dito?" bilang magkahiwalay na follow-up.

Mag-ingat sa mga karaniwang problemang ito

Mga inimbentong function at option

Kung minsan ay tumatawag ang mga model ng method na hindi naman umiiral o gumagamit ng command-line flag na para sa ibang tool. Kung may mukhang bago o kakaiba, tingnan muna ang opisyal na dokumentasyon bago ito gamitin.

Mga lumang API

May cut-off ang training data: Agosto 2024 para sa Llama 4 at Disyembre 2023 para sa Llama 3.3 at 3.1, ayon sa model cards ng Meta. Hindi alam ng model ang mga library na inilabas o binago pagkatapos niyon, at madalas nitong imumungkahi ang lumang paraan. Sabihin sa model kung anong bersyon ang gamit mo, at i-paste ang kaukulang bahagi ng pinakabagong docs kung kinakailangan.

Code na gumagana pero hindi ligtas

Mag-ingat sa SQL na binuo sa pamamagitan ng pagdugtong ng strings, kawalan ng input validation, mga secret na nakasulat sa mismong source file, naka-disable na certificate check, at sobrang luwag na file permissions. Hayagang humingi ng security review para sa anumang bagay na nakaharap sa internet.

Lohikal pero maling code

Mga off-by-one error, time zone, rounding sa pera, at empty lists. Sumulat ng test na may alam nang sagot bago mo pagkatiwalaan ang resulta.

Huwag ilagay ang mga secret sa chat

Huwag kailanman mag-paste ng API keys, passwords, private keys, connection strings, o data ng customer. Palitan ang mga ito ng mga placeholder tulad ng API_KEY_HERE. Dumadaan ang iyong mga mensahe sa aming server at sa isang third-party inference provider para mabuo ang sagot; ituring na lantad ang anumang secret na lumabas sa iyong computer at i-rotate ito. Kung may mga patakaran ang iyong kumpanya tungkol sa pagbabahagi ng code sa mga external service, sundin ang mga ito. Higit pa rito sa AI privacy and safety.

Aling Llama model ang para sa code?

Magsimula sa default, ang Llama 4 Maverick. Ang Llama 3.3 70B ay isang matibay na text-only na alternatibo at magandang hingan ng pangalawang opinyon sa parehong problema. Mabilis naman ang Llama 3.1 8B para sa maliliit na gawain tulad ng regex o one-line command, ngunit i-double check ang output nito sa mas maseselang bagay. Inihahambing ng gabay sa modelo ang lahat ng apat.

Gusto mo ba ng Llama sa loob ng sarili mong editor o app? Open-weight ang mga model, kaya maaari mong patakbuhin ang Llama nang lokal o tawagin ito sa pamamagitan ng isang API. Tingnan muna ang mga kondisyon sa aming pahina ng lisensya ng Llama.

Mga prompt na puwedeng kopyahin

• "Ipaliwanag ang code na ito sa isang developer na bago sa proyekto. Pagkatapos ay maglista ng tatlong paraan kung paano ito posibleng pumalya sa production. [code]"
• "Sumulat ng [language] function na [gumagawa ng X]. Magsama ng type hints, docstring, at tatlong halimbawang tawag kasama ang inaasahang output."
• "Sumulat ng unit tests gamit ang [framework] para sa function na ito. Sakupin ang normal na input, walang lamang input, at maling input. [code]"
• "I-convert ang [language A] code na ito patungong [language B] na may parehong gawi. Tukuyin ang anumang walang direktang katumbas."
• "Suriin ang code na ito para sa mga problema sa seguridad lamang, na nakaayos ayon sa tindi ng peligro. [code]"

Gamitin ang code assistant para sa mga isahang gawain, mag-browse sa mga coding prompt, basahin ang Llama para sa mga developer, o hilingin sa Llama na ipaliwanag ang isang bahagi ng code ngayon din.

FAQ

Kaya bang patakbuhin ng Llama ang code ko?

Hindi. Sa aming chat, nagbabasa at sumusulat lamang ito ng text. Hindi ito makakapagpatakbo ng code, makakapagbukas ng iyong mga file, o makaka-access sa iyong repository, kaya ikaw mismo ang magpatakbo at mag-test sa lahat.

Puwede ko bang gamitin ang code na isinulat ng Llama sa aking proyekto?

Kadalasan ay oo, ngunit ikaw ang responsable para rito: suriin ito, i-test ito, at mag-ingat sa mas mahahabang snippet na mukhang galing sa isang kilalang proyekto, dahil maaaring may kasama itong mga obligasyon sa lisensya. Pangkalahatang impormasyon lamang ito, hindi legal na payo.

Mas magaling ba ito sa ilang wika kaysa sa iba?

Karaniwan, oo. Ang mga sikat na wika na may maraming pampublikong code (Python, JavaScript, Java, PHP, SQL at iba pa) ay kadalasang nakakakuha ng mas magagandang sagot kaysa sa mga bihira o napakabagong framework. Anuman ang wika, subukan at i-test ang resulta.

Bakit ito nagmumungkahi ng lumang bersyon ng isang library?

Nagtatapos sa isang cut-off date ang training data nito. Sabihin dito kung aling bersyon ang iyong ginagamit at i-paste ang may-katuturang dokumentasyon, at makakapagtrabaho ito mula roon sa halip na mula sa memorya.

Ligtas bang i-paste ang code ng aking kumpanya?

Kung pinapayagan lamang ito ng iyong kumpanya. Alisin muna ang mga secret at personal na data. Kung nag-aalinlangan, magtanong gamit ang pinasimpleng halimbawa na nagpapakita ng parehong problema.