Llama AI สำหรับนักพัฒนา

สำหรับนักพัฒนา แชตโมเดลมีประโยชน์สูงสุดในฐานะ "ผู้ช่วยตรวจโค้ด" ที่ทำงานได้รวดเร็ว: ช่วยอ่านโค้ดที่ไม่คุ้นเคย แนะนำเทสต์เคสที่คุณอาจลืม ร่างโค้ดส่วนที่ซ้ำซากจำเจ และอธิบายข้อความแจ้งข้อผิดพลาดเป็นภาษาที่เข้าใจง่าย หน้านี้จะแนะนำ 7 วิธีใช้งานจริงสำหรับโมเดล Llama ในระบบแชตของเรา โดยแต่ละวิธีมาพร้อมพรอมต์ที่คุณเปิดใช้และปรับแต่งได้ทันที แต่หากคุณต้องการสร้างแอปของคุณเองด้วย Llama เราก็มีคำอธิบายเกี่ยวกับตัวเลือก Llama API และวิธีรัน Llama บนเครื่องของคุณเองเช่นกัน

ทำความเข้าใจและแก้ไขโค้ด

โมเดลจะประมวลผลจากข้อมูลที่คุณระบุในข้อความเท่านั้น ดังนั้นอย่าลืมแนบบรรทัดโค้ดที่เกี่ยวข้อง ข้อความ error แบบเต็ม และเวอร์ชันที่คุณใช้งานอยู่

ให้อธิบายข้อผิดพลาด (Error)

Stack trace มักจะบอกแค่อาการ แต่ไม่ได้บอกสาเหตุที่แท้จริง ให้ส่งข้อความ error ทั้งหมด โค้ดบรรทัดรอบข้าง และผลลัพธ์ที่คุณคาดหวัง จากนั้นขอให้โมเดลเรียงลำดับสาเหตุที่เป็นไปได้มากที่สุดไปหาน้อยที่สุด

ฉันพบ error นี้ในโปรเจกต์ [ภาษาและเฟรมเวิร์ก พร้อมเวอร์ชัน]: [วาง error และ stack trace] นี่คือโค้ดส่วนที่เกิดปัญหา: [วางโค้ด] ช่วยเรียงลำดับสาเหตุที่เป็นไปได้จากมากที่สุดไปน้อยที่สุด อธิบายวิธีที่ฉันจะตรวจสอบแต่ละสาเหตุ และแนะนำวิธีแก้ปัญหาที่สั้นกระชับที่สุดสำหรับสาเหตุที่มีความเป็นไปได้สูงสุด

ดีบักโค้ดในแชต หรือหากเป็นโค้ดสั้นๆ เพียงชิ้นเดียว หน้า Code Assistant จะใช้งานได้สะดวกรวดเร็วกว่า

อ่านโค้ดที่คุณไม่ได้เขียนเอง

โมดูลที่รับช่วงต่อมาหรือสคริปต์เก่าๆ จะทำความเข้าใจได้เร็วกว่ามากหากมีคำอธิบายแบบทีละขั้นตอน ลองขอให้สรุปวัตถุประสงค์ก่อน ตามด้วยขั้นตอนการทำงาน และจุดที่มีความเสี่ยง

ช่วยอธิบายการทำงานของโค้ด [ภาษา] นี้ โดยเริ่มจากสรุปสั้นๆ สองประโยค จากนั้นไล่เรียงขั้นตอนหลักตามลำดับ และปิดท้ายด้วยจุดที่ดูเปราะบาง แปลกประหลาด หรืออาจพังได้หากเจอ input ที่ไม่ปกติ: [วางโค้ด]

ดูคำอธิบายทีละขั้นตอน

อธิบายบัก UI จากภาพหน้าจอ

Llama 4 Maverick และ Llama 4 Scout สามารถอ่านรูปภาพได้ คุณจึงสามารถแนบภาพหน้าจอของเลย์เอาต์ที่มีปัญหาพร้อมกับ CSS หรือ markup ที่เกี่ยวข้องได้ เนื่องจากโมเดลจะเห็นเฉพาะรูปภาพ ไม่เห็นหน้าเว็บที่กำลังรันอยู่จริง ดังนั้นอย่าลืมบอกด้วยว่าผลลัพธ์ที่ถูกต้องควรเป็นอย่างไร

ฉันได้แนบภาพหน้าจอของปัญหาเลย์เอาต์บน [หน้าเว็บหรือคอมโพเนนต์] ผลลัพธ์ที่ควรจะเป็นคือ: [หน้าตาที่ถูกต้องที่ควรได้] นี่คือ markup และ CSS ที่เกี่ยวข้อง: [วางโค้ด] ช่วยบอกว่าอะไรน่าจะเป็นสาเหตุของปัญหานี้มากที่สุด พร้อมแนะนำวิธีแก้ไข

เปิดพรอมต์นี้ แนบภาพหน้าจอของคุณ และเลือกใช้ Llama 4 Maverick

เขียนโค้ด, เขียนเทสต์ และทำเอกสาร

ใช้โมเดลเพื่อร่างโค้ดที่คุณจะต้องตรวจสอบเสมอ อย่าผสาน (merge) โค้ดเข้าโปรเจกต์โดยไม่ได้อ่านเด็ดขาด

สร้างเทสต์พร้อม Edge Cases

โมเดลเก่งมากในการระบุกรณีต่างๆ ที่มนุษย์เวลาเหนื่อยล้ามักจะมองข้าม เช่น ค่าว่าง (empty input), ข้อมูลขนาดใหญ่มาก, อักขระพิเศษ, เรื่องของไทม์โซน ให้ขอลิสต์เคสออกมาก่อน เพื่อให้คุณตรวจเช็กได้ว่าครอบคลุมแค่ไหน

เขียน unit test สำหรับฟังก์ชัน [ภาษา] นี้โดยใช้ [เทสต์เฟรมเวิร์ก] เริ่มจากระบุกรณีที่จะทดสอบให้ครบถ้วน รวมถึง edge cases และ input ที่ไม่ถูกต้อง จากนั้นค่อยเขียนโค้ดสำหรับเทสต์ โดยไม่ต้องแก้ไขฟังก์ชันเดิม: [วางฟังก์ชัน]

เขียนชุดทดสอบ

รีวิวโค้ดก่อนกด Push

การรีวิวเร็วๆ ช่วยตรวจจับข้อผิดพลาดประเภท off-by-one, การจัดการ error ที่ตกหล่น และการใช้ input ที่ไม่ปลอดภัย ขอให้สรุปผลโดยเรียงตามระดับความรุนแรง พร้อมระบุเลขบรรทัดที่เกี่ยวข้อง

ช่วยรีวิว diff นี้ในฐานะ senior developer ที่ละเอียดรอบคอบ แจ้งบัก ช่องโหว่ความปลอดภัย และ error handling ที่ตกหล่นเป็นลำดับแรก ตามด้วยเรื่องความอ่านง่ายของโค้ด พร้อมระบุบรรทัดที่เกี่ยวข้องและวิธีแก้ที่แนะนำ หากไม่พบปัญหาร้ายแรงให้แจ้งชัดเจน: [วาง diff]

เริ่มการรีวิว

สร้าง Regex หรือคำสั่ง SQL ที่มั่นใจได้

ขอทั้งตัวแพตเทิร์น คำอธิบายอย่างละเอียด และตัวอย่างข้อมูลที่ควรแมตช์และไม่ควรแมตช์ จากนั้นนำไปทดสอบด้วยตัวคุณเอง

เขียน [regular expression หรือ query] แบบ [regex flavour หรือ SQL dialect] เพื่อ [สิ่งที่ต้องการให้ทำ] อธิบายการทำงานของแต่ละส่วน พร้อมตารางตัวอย่าง input สั้นๆ และผลลัพธ์ที่คาดหวัง รวมถึงกรณีที่ซับซ้อนด้วย

ลองใช้พรอมต์นี้

ร่าง README หรือ Commit Message

การแก้ไขเอกสารที่มีอยู่แล้วทำได้ง่ายกว่าการเริ่มเขียนจากศูนย์เสมอ เพียงแค่วางโน้ตของคุณหรือ diff แล้วระบุว่าใครเป็นผู้อ่าน

เขียนไฟล์ README สำหรับ [ประเภทของโปรเจกต์] จากโน้ตด้านล่างนี้ โดยแบ่งหัวข้อเป็น: การทำงาน, ข้อกำหนดของระบบ, วิธีติดตั้ง, วิธีใช้งานพร้อมหนึ่งตัวอย่าง, การตั้งค่า และข้อจำกัดที่พบ เขียนให้กระชับและใช้ code block สำหรับคำสั่งต่างๆ: [วางโน้ต]

ร่าง README

สิ่งที่ควรหลีกเลี่ยง

• การทำข้อมูลสำคัญรั่วไหล: ลบ API key, รหัสผ่าน, connection string และข้อมูลลูกค้าออกจากโค้ดก่อนส่งเสมอ ข้อความของคุณจะถูกส่งผ่านเซิร์ฟเวอร์ของเราและผู้ให้บริการประมวลผล (inference provider) ดังนั้นโปรดปฏิบัติตามกฎเกณฑ์ขององค์กรคุณเกี่ยวกับการแชร์โค้ดกับบริการภายนอก
• การเชื่อข้อมูล library มากเกินไป: โมเดลมีข้อจำกัดเรื่องวันตัดรอบของชุดข้อมูล (knowledge cut-off) และไม่สามารถค้นหาเอกสารอัปเดตล่าสุดได้ ดังนั้น API หรือตัวเลือกใหม่ๆ อาจไม่มีอยู่จริงหรือถูกแต่งขึ้นมา ควรตรวจสอบกับเอกสารทางการเสมอ
• การนำโค้ดที่ยังไม่ได้ทดสอบไปใช้งานทันที: โค้ดที่โมเดลสร้างขึ้นอาจ compile ผ่านแต่ทำงานผิดพลาดได้เสมอ ให้รัน อ่านโค้ด และทดสอบอย่างละเอียดเช่นเดียวกับการรับโค้ดจากผู้อื่น
• การส่งไฟล์ขนาดยาวเกินไป: ระบบแชตจะตัดทอนข้อความที่มีขนาดยาวมากๆ แนะนำให้ส่งเฉพาะฟังก์ชันที่เกี่ยวข้อง ไม่ใช่โค้ดทั้ง repository

หน้าที่เกี่ยวข้อง

• รวมพรอมต์สำหรับการเขียนโค้ด และคู่มือการเขียนโค้ดด้วย AI
• วิธีเลือกโมเดล: การเลือกโมเดล Llama ที่เหมาะสม โดย Llama 3.1 8B จะตอบคำถามได้เร็วที่สุด
• พัฒนาแอปด้วย Llama ด้วยตัวคุณเอง: สรุปสัญญาอนุญาต Llama แบบเข้าใจง่าย