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進階 AI 輔助程式開發

Thalia Barrera

AI Engineering Curriculum Manager, DataCamp

全新的工作方式

 

• 一種工作方式，不只是技巧集合
• 工程判斷始終是核心
• 更快行動，先驗證再信任

重點回顧：提示與證據

 

• ✔ 在採用前先評估程式碼庫
• ✔ 結構化提示：脈絡、限制、預期輸出
• ✔ 用實證驗證：效能剖析、測試、掃描

 

證據讓 AI 分析能付諸行動

重點回顧：架構與資料

 

• ✔ 將設定與程式碼分離
• ✔ 用 AI 做結構對齊與重複偵測
• ✔ 以清楚限制改進查詢設計

重點回顧：協作式工程

 

• ✔ 在合併前批判性檢閱 AI 建議
• ✔ 區分真錯誤與風格偏好
• ✔ 建立文件化習慣，讓整個團隊更快

 

AI 速度與人類判斷的平衡，帶來永續性

接下來做什麼

 

• 在下一個 PR 中加入結構化提示
• 與團隊啟動一份提示作業手冊
• 提示前先用評估清單檢查

 

📈 這些習慣會複利成長——越早開始，越快上手。

做得好

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