Llama AI voor developers

Voor een developer is een chatmodel vooral handig als een snel extra paar ogen: het leest onbekende code, stelt tests voor die je vergeten was, schrijft de saaie stukken en legt een foutmelding in duidelijke taal uit. Deze pagina toont zeven praktische manieren om de Llama-modellen in onze chat voor dat werk te gebruiken, elk met een prompt die je direct kunt openen en aanpassen. Bouw je liever je eigen app op Llama? We leggen ook de Llama API-opties uit en hoe je Llama lokaal op je eigen machine draait.

Code begrijpen en repareren

Het model werkt alleen met wat je in het bericht zet. Voeg dus de relevante regels toe, de exacte foutmelding en de versies die je gebruikt.

Krijg uitleg bij een foutmelding

Een stacktrace wijst meestal naar het symptoom, niet naar de oorzaak. Geef het model het volledige bericht, de omringende regels en wat je verwachtte, en vraag om mogelijke oorzaken, gerangschikt van meest naar minst waarschijnlijk.

Ik krijg deze foutmelding in mijn [taal en framework, met versies]-project: [plak foutmelding en stacktrace]. Dit is de code waar het gebeurt: [plak code]. Rangschik de mogelijke oorzaken van meest naar minst waarschijnlijk, leg uit hoe ik ze kan controleren en geef de kleinste fix voor de meest waarschijnlijke oorzaak.

Debug het in de chat. Voor een enkel fragment is de Code Assistant-pagina sneller.

Lees code die je niet zelf hebt geschreven

Overgenomen modules en oude scripts doorgrond je sneller met een rondleiding. Vraag eerst om het doel, dan het verloop en tot slot de risicovolle onderdelen.

Leg uit wat deze [taal]-code doet. Begin met een samenvatting in twee zinnen, loop dan stap voor stap door de belangrijkste onderdelen en sluit af met alles wat kwetsbaar of verrassend lijkt, of snel stukgaat bij ongebruikelijke invoer: [plak code]

Vraag de rondleiding aan.

Beschrijf een UI-bug aan de hand van een screenshot

Llama 4 Maverick en Llama 4 Scout kunnen afbeeldingen analyseren, dus je kunt een screenshot van een kapotte layout toevoegen naast de relevante CSS of markup. Het model ziet alleen de afbeelding, niet je actieve pagina, dus geef aan wat je eigenlijk verwachtte.

Ik heb een screenshot toegevoegd van een layoutprobleem op [pagina of component]. Verwacht: [hoe het eruit zou moeten zien]. Hier is de relevante markup en CSS: [plak code]. Wat veroorzaakt dit verschil waarschijnlijk en hoe los ik het op?

Open deze prompt, voeg je screenshot toe en laat Llama 4 Maverick geselecteerd staan.

Schrijven, testen en documenteren

Gebruik het model voor concepten die je zelf controleert, nooit voor code die je ongezien merget.

Genereer tests met edge cases

Modellen zijn goed in het opsommen van scenario's die je zelf over het hoofd ziet: lege invoer, enorme datasets, vreemde tekens of tijdzones. Vraag eerst om de lijst, zodat je ziet wat er gedekt wordt.

Schrijf unittests voor deze [taal]-functie met [testframework]. Maak eerst een lijst van de scenario's die je behandelt, inclusief edge cases en ongeldige invoer, en schrijf daarna de tests. Pas de functie zelf niet aan: [plak functie]

Genereer de tests.

Review een wijziging voordat je pusht

Een snelle review haalt off-by-one-fouten, ontbrekende foutafhandeling en onveilige invoerverwerking eruit. Vraag om bevindingen gesorteerd op ernst, met het regelnummer erbij.

Review deze diff als een kritische senior developer. Meld eerst bugs, beveiligingsproblemen en ontbrekende foutafhandeling, en daarna leesbaarheidsproblemen, telkens met het regelnummer en een voorgestelde fix. Zeg het duidelijk als je niets ernstigs vindt: [plak diff]

Start de review.

Bouw een regex of SQL-query waar je op kunt vertrouwen

Vraag om het patroon samen met uitleg en voorbeelden die wel en niet zouden moeten matchen, en test het daarna zelf.

Schrijf een [regex-dialect of SQL-dialect] [reguliere expressie of query] die [wat het moet doen]. Leg elk onderdeel uit en geef een kort overzicht met voorbeelden van invoer en het verwachte resultaat, inclusief lastige randgevallen.

Probeer deze prompt.

Stel een README of commitbericht op

Documentatie aanpassen is makkelijker dan vanaf nul beginnen. Plak je notities of de diff en geef aan voor wie het bedoeld is.

Schrijf een README voor mijn [type project] op basis van de onderstaande notities. Onderdelen: wat het doet, vereisten, installatie, gebruik met één voorbeeld, configuratie en bekende beperkingen. Houd het kort en gebruik codeblokken voor commando's: [plak notities]

Schrijf de README.

Waar je op moet letten

• Gevoelige gegevens lekken. Verwijder eerst API-sleutels, wachtwoorden, connection strings en klantgegevens uit je code. Je berichten gaan via onze server en een inferentieprovider, dus volg het beleid van je werkgever over het delen van code met externe diensten.
• Details van libraries blind vertrouwen. De modellen hebben een kennislimiet en kunnen geen actuele documentatie opzoeken. Nieuwere API's of opties ontbreken soms of worden verzonnen. Controleer altijd de officiële documentatie.
• Ongeteste output mergen. Gegenereerde code kan prima compileren en toch fouten bevatten. Voer het uit, lees het door en test het net als elke andere bijdrage.
• Hele lange bestanden. De chat kort hele lange berichten in. Stuur dus de relevante functie mee, niet je complete repository.

Gerelateerde pagina's

• Het overzicht met coding-prompts en de gids over programmeren met AI.
• Welk model kies je: het juiste Llama-model kiezen; Llama 3.1 8B antwoordt het snelst.
• Zelf bouwen met Llama: de Llama-licentie in duidelijke taal.