鲁软慧码提示工程实战手册
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鲁软慧码 - 提示工程实战手册
欢迎开启智能编码新纪元！
鲁软慧码旨在成为您编程旅程中的得力伙伴，加速开发、提升代码质量、激发创新灵感。
要充分释放鲁软慧码的潜力，关键在于掌握有效的提示（Prompting）。这份手册将为您揭示编写高效提示的秘诀和实用技巧，并通过丰富的示例，助您快速从入门到精通。
为什么精通提示如此重要？
- 精准结果： 清晰的提示 = 更符合预期的代码或解决方案。
- 效率提升： 减少反复沟通和修改的时间，直达目标。
- 解锁潜能： 探索助手的更多高级功能，应对复杂挑战。
一、编写高效提示的核心原则
掌握以下原则，让您与鲁软慧码的沟通事半功倍：
-
🎯 目标明确，意图清晰 (Be Clear & Specific)
- 要做什么？ 直接说明您想实现的功能、解决的问题或获得的信息。避免模糊不清的指令。
- 坏例子：
帮我处理下数据。 - 好例子：
帮我用 Python Pandas 读取名为 'sales_data.csv' 的文件，并计算 'amount' 列的总和。
-
🧩 提供充足上下文 (Provide Context)
- 背景信息： 告知助手您正在使用的编程语言、框架、库、项目目标或特定约束。
- 坏例子：
修复这个 bug。(未提供代码和错误信息) - 好例子：
我在使用 React 和 Ant Design 开发一个表单。提交时，控制台报 'TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'validateFields')' 错误。这是相关的代码片段：[代码片段]。请分析原因并提供修复建议。
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⚙️ 关注结果，而非过程 (Focus on the ‘What’, Not Just the ‘How’)
- 描述期望： 侧重于您最终想要的功能或行为，让助手利用其知识库找到最佳实现方式。
- 好例子：
创建一个 RESTful API 端点，用于获取用户信息，需要支持通过用户 ID 查询，并以 JSON 格式返回姓名和邮箱。(而不是指定每一步数据库查询和序列化)
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📐 指定输出格式 (Specify Output Format)
- 明确要求： 如果您需要特定格式的输出（如 JSON、Markdown、带注释的代码、特定函数签名），请明确告知。
- 好例子：
请将以下 Python 字典转换为 JSON 字符串，并确保格式化（缩进 4 个空格）。 - 好例子：
为以下 JavaScript 函数生成 JSDoc 风格的文档注释。
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🔁 迭代优化，逐步求精 (Iterate and Refine)
- 持续沟通： 首次提示可能无法完美达成目标。根据助手的回应，逐步添加细节、澄清要求或调整方向。
- 技巧： 从简单提示开始，如果结果不理想，尝试换种说法、补充约束或分解任务。
二、开发者专属提示技巧
针对编码场景，掌握这些技巧能让您的提示更专业、更高效：
- 指定语言/框架/库： 明确告知技术栈，如
用 Go 语言实现...，在 Vue 3 中...，使用 TensorFlow...。 - 提供代码片段/错误信息： 对于调试、重构或解释请求，附上相关代码和完整错误日志至关重要。
- 设定约束条件： 提及性能要求（
时间复杂度需为 O(n log n)）、资源限制（内存占用需低于 100MB）、代码风格（遵循 PEP 8 规范）或库/API 版本（使用 requests 库 v2.x）。 - 要求解释和注释： 不仅要代码，更要理解。可以要求助手
解释这段代码的逻辑或为关键部分添加注释。 - 扮演特定角色： 让助手模拟专家视角。
假设你是一位资深的 DevOps 工程师，为我设计一个 CI/CD 流水线... - 使用否定约束： 明确告知不想要什么。
...不要使用第三方库，...避免使用递归，...确保代码中不包含硬编码的密钥。 - 分解复杂任务： 对于大型功能，将其拆分为小步骤，分阶段请求。
第一步：设计数据库模式...，第二步：编写后端 API...，第三步：创建前端界面...。
三、实战场景提示示例库
以下是各种常见开发场景的提示示例，助您快速上手：
1. 代码生成 (Code Generation)
- 简单函数:
用 Python 编写一个函数，接收一个整数列表，返回列表中的最大值。 - 带约束的函数:
用 JavaScript 编写一个函数isValidEmail，使用正则表达式验证邮箱格式是否有效，并返回布尔值。 - 类/组件:
帮我用 React 创建一个名为 'UserProfileCard' 的函数组件，接收 'user' 对象（包含 name, avatarUrl, bio）作为 props，并展示这些信息。请使用 CSS Modules 进行样式设置。 - API 端点:
使用 Node.js 和 Express 框架，编写一个 POST 请求的 API 端点/api/products，用于接收产品信息（name, price, description）并将其保存到 MongoDB 数据库（假设已有 Mongoose 模型 'Product'）。 - 配置文件:
为 Nginx 生成一个反向代理配置，将来自https://www.google.com/search?q=myapp.example.com的请求转发到本地运行在http://localhost:3000的应用。需要配置 SSL (证书路径为 /etc/letsencrypt/live/myapp.example.com/fullchain.pem)。
2. 代码解释与文档 (Explanation & Documentation)
- 解释代码:
请详细解释以下 Python 代码片段的工作原理，特别是异步处理部分：[代码片段] - 生成注释:
为下面的 C++ 函数添加清晰的注释，说明其功能、参数和返回值：[函数代码] - 生成文档:
为这个 Go 模块生成 Markdown 格式的 API 文档，包含每个公共函数的使用示例。
3. 调试与错误修复 (Debugging & Error Fixing)
- 分析错误:
运行这段 Java 代码时，抛出了NullPointerException，错误发生在第 42 行。这是相关代码：[代码片段] 和完整的堆栈跟踪：[堆栈跟踪]。请帮我分析可能的原因并提供修复方案。 - 定位性能瓶颈:
我的 Python Web 应用在处理并发请求时响应缓慢。我怀疑是数据库查询效率低。请提供一些常见的 Flask + SQLAlchemy 应用性能优化建议，并指导我如何使用 profiling 工具定位瓶颈。 - 逻辑错误:
这个 JavaScript 函数应该计算购物车总价，但结果总是偏低。这是函数代码：[代码片段] 和一组测试输入及预期输出：[测试数据]。请帮我找出逻辑错误。
4. 代码重构与优化 (Refactoring & Optimization)
- 提高可读性:
以下 JavaScript 函数包含多层嵌套的 if-else 语句，难以阅读和维护。请将其重构为更清晰、更易于维护的版本，可以考虑使用策略模式或查找表。[代码片段] - 提升性能:
这段 Python 代码用于处理大型数据集，但效率较低。请分析并优化其性能，目标是将处理时间缩短 50% 以上，同时内存占用增加不超过 10%。[代码片段] - 应用设计模式:
将这个处理订单流程的类重构，应用“模板方法模式”，将通用的流程骨架固定下来，允许子类定制特定步骤。[类代码] - 代码现代化:
将这段使用旧版 jQuery 实现的交互逻辑，用现代原生 JavaScript (ES6+) 或 Vue.js 重写，并移除对 jQuery 的依赖。[代码片段]
5. 测试用例生成 (Test Case Generation)
- 单元测试:
为以下 Python 函数calculate_discount(price, percentage)生成一组使用 Pytest 框架的单元测试用例，需要覆盖正常情况、边界值（0% 折扣，100% 折扣）和异常输入（负数价格、无效百分比）。 - 集成测试场景:
为用户注册流程（涉及 API 调用、数据库写入、邮件发送）设计一套集成测试场景描述。 - 边缘情况:
针对这个处理文件上传的函数，帮我思考可能导致失败的边缘测试用例（例如：超大文件、不支持的文件类型、并发上传冲突、磁盘空间不足）。
6. 学习与知识查询 (Learning & Knowledge Query)
- 概念解释:
请用通俗易懂的语言解释什么是 RESTful API 的幂等性？并举例说明。 - 语法查询:
在 C# 中，yield return关键字是如何工作的？它与普通return有什么区别？ - 最佳实践:
在 Go 语言中处理并发任务时，有哪些常见的最佳实践可以避免竞态条件？ - 库/框架用法:
如何使用 'axios' 库在 JavaScript 中发送带Authorization请求头的 POST 请求？
四、迭代与进阶：让提示更强大
- 从反馈中学习： 仔细阅读鲁软慧码的回应。如果结果不符预期，思考是哪里不够清晰或缺少了什么信息。
- 尝试不同措辞： 同一个目标，换种表达方式可能会得到更好的结果。
- 提供示例（Few-Shot Prompting）： 如果您期望特定风格或格式，可以在提示中给出一两个简单示例，引导助手模仿。
将以下文本转换为 JSON 格式。示例：'姓名:张三, 年龄:30' -> '{"name": "张三", "age": 30}'。现在转换：'城市:北京, 邮编:100000'
- 逐步构建： 对于复杂任务，先让助手生成基础框架，再逐步要求添加具体功能或细节。
结语：实践是最好的老师
掌握提示工程就像学习一门新的编程语言，需要不断的实践和探索。鲁软慧码是您强大的工具，而您手中的“提示”就是驾驭这工具的方向盘。
大胆尝试，不断优化您的提问方式，您会惊讶地发现与 AI 协作的无限可能！
现在，就打开鲁软慧码，开始您的智能编码之旅吧！