Llama AI untuk pembangun

Bagi pembangun, model sembang paling berguna sebagai pandangan kedua yang pantas: ia membaca kod yang tidak biasa, mencadangkan ujian yang anda terlepas pandang, mendraf bahagian yang membosankan dan menerangkan mesej ralat dalam bahasa mudah. Halaman ini menunjukkan tujuh cara praktikal untuk menggunakan model Llama dalam sembang kami bagi tugasan tersebut, lengkap dengan prom yang boleh anda buka dan ubah suai. Jika anda lebih suka membina aplikasi sendiri berasaskan Llama, kami juga menerangkan pilihan Llama API dan cara menjalankan Llama pada komputer anda sendiri.

Fahami dan baiki kod

Model ini hanya memproses apa yang anda berikan dalam mesej, jadi sertakan baris kod yang berkaitan, teks ralat yang tepat dan versi yang anda gunakan.

Dapatkan penjelasan tentang ralat

Jejak timbunan (stack trace) selalunya hanya menunjukkan gejala, bukan puncanya. Berikan model mesej penuh, baris kod di sekelilingnya dan apa yang anda jangkakan, kemudian minta senarai punca yang berpotensi disusun daripada yang paling mungkin kepada yang kurang mungkin.

Saya mendapat ralat ini dalam projek [bahasa dan rangka kerja, bersama versi] saya: [tampal ralat dan jejak timbunan]. Ini kod tempat ralat berlaku: [tampal kod]. Susun kemungkinan punca daripada yang paling berkemungkinan kepada yang kurang berkemungkinan, terangkan cara saya boleh mengesahkan setiap satu, dan tunjukkan penyelesaian paling ringkas untuk punca yang paling berkemungkinan.

Nyahpepijat dalam sembang. Untuk coretan kod tunggal, halaman Pembantu Kod adalah lebih pantas.

Baca kod yang bukan ditulis oleh anda

Modul warisan dan skrip lama lebih cepat difahami dengan panduan langkah demi langkah. Minta tujuannya terlebih dahulu, kemudian aliran logiknya, dan akhir sekali bahagian yang berisiko.

Terangkan apa yang dilakukan oleh kod [bahasa] ini. Mulakan dengan ringkasan dua ayat, kemudian huraikan langkah utama mengikut turutan, dan akhiri dengan apa-apa yang kelihatan rapuh, luar biasa atau berkemungkinan ralat jika menerima input luar jangka: [tampal kod]

Dapatkan huraian.

Huraikan pepijat UI daripada tangkapan skrin

Llama 4 Maverick dan Llama 4 Scout boleh membaca imej, jadi anda boleh melampirkan tangkapan skrin reka letak yang rosak bersebelahan dengan CSS atau markup yang berkaitan. Model ini hanya melihat gambar, bukan halaman sebenar yang sedang berjalan, jadi nyatakan rupa asal yang anda jangkakan.

Saya telah melampirkan tangkapan skrin masalah reka letak pada [halaman atau komponen]. Jangkaan: [bagaimana rupanya yang sepatutnya]. Ini markup dan CSS yang berkaitan: [tampal kod]. Beritahu saya apa yang paling berkemungkinan menyebabkan perbezaan ini dan cadangkan penyelesaiannya.

Buka prom ini, lampirkan tangkapan skrin anda, dan pastikan Llama 4 Maverick dipilih.

Tulis, uji dan dokumentasikan

Gunakan model untuk draf yang akan anda semak semula, jangan sesekali gabungkan (merge) kod tanpa membacanya terlebih dahulu.

Jana ujian dengan kes pinggir (edge cases)

Model AI mahir menyenaraikan kes yang sering terlepas pandang oleh pembangun yang letih: input kosong, input terlalu besar, aksara pelik, zon masa. Minta senarai kes terlebih dahulu supaya anda tahu apa yang diliputi.

Tulis ujian unit untuk fungsi [bahasa] ini menggunakan [rangka kerja ujian]. Mula-mula, senaraikan kes yang akan anda liputi, termasuk kes pinggir dan input tidak sah, kemudian tulis ujian tersebut. Jangan ubah fungsi itu sendiri: [tampal fungsi]

Tulis ujian.

Semak perubahan sebelum anda buat push

Semakan pantas dapat mengesan ralat off-by-one, pengendalian ralat yang tertinggal dan penggunaan input yang tidak selamat. Minta dapatan disusun mengikut tahap keterukan, lengkap dengan rujukan baris kod.

Semak diff ini sebagai pembangun kanan yang teliti. Laporkan pepijat, isu keselamatan dan pengendalian ralat yang tertinggal terlebih dahulu, diikuti dengan isu kebolehbacaan kod, setiap satu dengan baris yang dirujuk dan cadangan pembetulan. Nyatakan dengan jelas jika anda tidak menemui sebarang masalah serius: [tampal diff]

Mulakan semakan.

Bina regex atau pertanyaan SQL yang boleh dipercayai

Minta corak kod bersama penjelasannya serta contoh input yang patut dan tidak patut sepadan, kemudian uji sendiri.

Tulis satu [jenis regex atau dialek SQL] [ungkapan biasa atau pertanyaan] yang [apa yang perlu dilakukannya]. Terangkan setiap bahagian, kemudian berikan jadual ringkas sampel input bersama hasil yang dijangkakan untuk setiap satu, termasuk kes-kes rumit.

Cuba prom ini.

Draf fail README atau mesej komit

Dokumentasi lebih mudah disunting berbanding bermula daripada kosong. Tampal nota anda atau diff dan nyatakan siapa pembacanya.

Tulis README untuk [jenis projek] saya berdasarkan nota di bawah. Bahagian yang diperlukan: fungsi projek, keperluan sistem, pemasangan, cara penggunaan dengan satu contoh, konfigurasi dan had yang diketahui. Pastikan ringkas dan gunakan blok kod untuk arahan terminal: [tampal nota]

Draf README.

Perkara yang perlu dielakkan

• Membocorkan maklumat kelayakan. Buang kunci API, kata laluan, rentetan sambungan dan sebarang data pelanggan daripada coretan kod terlebih dahulu. Mesej anda melalui pelayan kami dan penyedia inferens, jadi patuhi polisi majikan anda tentang perkongsian kod dengan perkhidmatan luar.
• Mempercayai butiran pustaka secara membuta tuli. Model mempunyai had tarikh pengetahuan dan tidak boleh menyemak dokumentasi terkini, jadi API atau pilihan yang lebih baharu mungkin tiada atau direka-reka (halusinasi). Semak dokumentasi rasmi.
• Menggabungkan (merging) output tanpa ujian. Kod yang dijana mungkin boleh dikompil tetapi masih mengandungi ralat. Jalankan, baca dan uji kod tersebut seperti mana-mana sumbangan kod yang lain.
• Fail yang terlalu panjang. Ruang sembang mengehadkan mesej yang terlalu panjang, jadi hantarkan fungsi yang berkaitan sahaja, bukan keseluruhan repositori.

Halaman berkaitan

• Koleksi prom pengekodan dan panduan untuk mengekod dengan AI.
• Pilihan model yang sesuai: memilih model Llama yang tepat; Llama 3.1 8B memberikan jawapan terpantas.
• Membina projek sendiri dengan Llama: lesen Llama dalam bahasa mudah.