Llama AI för utvecklare

För en utvecklare är en chattmodell som mest användbar som ett snabbt extra par ögon: den läser obekant kod, föreslår tester du glömt, skriver de tråkiga delarna och förklarar felmeddelanden på ren svenska. Den här sidan visar sju praktiska sätt att använda Llama-modellerna i vår chatt för just det, alla med en färdig prompt som du kan öppna och anpassa. Om du hellre vill bygga en egen app med Llama förklarar vi även alternativen för Llama API och hur du kan köra Llama lokalt på din egen dator.

Förstå och fixa kod

Modellen kan bara utgå från det du skickar med i meddelandet, så inkludera relevanta rader, det exakta felmeddelandet och vilka versioner du kör.

Få ett fel förklarat

En stack trace pekar oftast på symptomet, inte orsaken. Ge modellen hela felmeddelandet, koden runt omkring och vad du förväntade dig, och be om troliga orsaker rangordnade från mest till minst sannolik.

Jag får det här felet i mitt [språk och ramverk, med versioner]-projekt: [klistra in fel och stack trace]. Här är koden där det inträffar: [klistra in kod]. Rangordna de troliga orsakerna från mest till minst sannolik, förklara hur jag kan verifiera varje orsak och visa den minsta möjliga lösningen för den mest troliga orsaken.

Felsök i chatten. För ett enskilt kodavsnitt är sidan Code Assistant ännu smidigare.

Läs kod du inte skrivit själv

Ärvda moduler och gamla skript går snabbare att sätta sig in i med en guidad genomgång. Be om syftet först, sedan flödet och till sist de riskabla delarna.

Förklara vad den här [språk]-koden gör. Börja med en sammanfattning på två meningar, gå sedan igenom huvudstegen i tur och ordning, och avsluta med allt som ser instabilt, oväntat ut eller riskerar att krascha vid ovanlig indata: [klistra in kod]

Få genomgången.

Beskriv en UI-bugg utifrån en skärmdump

Llama 4 Maverick och Llama 4 Scout kan tolka bilder, så du kan bifoga en skärmdump av en trasig layout tillsammans med relevant CSS eller markup. Modellen ser bara bilden, inte din körande sida, så beskriv vad du förväntade dig.

Jag har bifogat en skärmdump av ett layoutproblem på [sida eller komponent]. Förväntat: [hur det borde se ut]. Här är relevant markup och CSS: [klistra in kod]. Förklara vad som mest sannolikt orsakar skillnaden och föreslå en lösning.

Öppna den här prompten, bifoga din skärmdump och låt Llama 4 Maverick vara vald.

Skriv, testa och dokumentera

Använd modellen för utkast som du själv granskar, aldrig för kod du mergar utan att ha läst igenom den.

Generera tester med kantfall

Modeller är bra på att lista fall som en trött människa missar: tom indata, enorm indata, udda tecken, tidszoner. Be om listan först så att du ser vad som faktiskt täcks.

Skriv enhetstester för den här [språk]-funktionen med [testramverk]. Lista först fallen du tänker täcka, inklusive kantfall och ogiltig indata, och skriv sedan testerna. Ändra inte själva funktionen: [klistra in funktion]

Skriv testerna.

Granska en ändring innan du pushar

En snabb kodgranskning fångar off-by-one-fel, saknad felhantering och osäker hantering av indata. Be om synpunkter sorterade efter allvarlighetsgrad, med radhänvisning för varje punkt.

Granska denna diff i rollen som en noggrann senior utvecklare. Rapportera buggar, säkerhetsproblem och saknad felhantering först, därefter läsbarhetsproblem, var och en med radhänvisning och förslag på lösning. Säg tydligt om du inte hittar något allvarligt: [klistra in diff]

Kör granskningen.

Skapa ett regex eller en SQL-fråga du kan lita på

Be om mönstret tillsammans med en förklaring och exempel som ska respektive inte ska matcha, och testa sedan själv.

Skriv ett [regex-variant eller SQL-dialekt] [reguljärt uttryck eller query] som [vad det ska göra]. Förklara varje del och ge mig sedan en kort tabell med exempeldata och vilket resultat jag ska förvänta mig för varje, inklusive knepiga fall.

Testa den här prompten.

Skriv utkast till en README eller ett commit-meddelande

Dokumentation är enklare att putsa på än att börja från noll. Klistra in dina anteckningar eller diffen och berätta vem som ska läsa den.

Skriv en README för mitt [typ av projekt] utifrån anteckningarna nedan. Sektioner: vad det gör, krav, installation, användning med ett exempel, konfiguration och kända begränsningar. Håll det kort och använd kodblock för kommandon: [klistra in anteckningar]

Skriv README-utkastet.

Vad du bör undvika

• Läckta inloggningsuppgifter. Rensa bort nycklar, lösenord, anslutningssträngar och kunddata från koden först. Dina meddelanden passerar vår server och en inferensleverantör, så följ din arbetsgivares regler för att dela kod med externa tjänster.
• Lita blint på biblioteksdetaljer. Modellerna har ett brytdatum för sin kunskap och kan inte söka upp aktuell dokumentation, så nyare API:er eller alternativ kan saknas eller hittas på. Dubbelkolla mot officiell dokumentation.
• Merga otestad kod. Genererad kod kan kompilera och ändå göra helt fel sak. Kör den, läs den och testa den precis som vilken annan kod som helst.
• För stora filer. Chatten kortar ner väldigt långa meddelanden, så skicka den relevanta funktionen istället för hela kodbasen.

Relaterade sidor

• Vår samling med prompter för programmering och guiden till att koda med AI.
• Vilken modell du ska välja: välj rätt Llama-modell; Llama 3.1 8B svarar snabbast.
• Bygg själv med Llama: Llama-licensen enkelt förklarad.