向ChatGPT提问代码的最佳方式是什么_高质量代码生成的提示词指南
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向ChatGPT提问代码时,采用结构化提示词设计可显著提升输出质量,以下是结合提示词工程核心技术的最佳实践指南:
一、明确角色与任务定位
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指定专业角色
要求ChatGPT扮演特定领域专家,例如:- “你是一名资深Python后端工程师,熟悉Django框架和RESTful API设计。”
- “作为前端开发专家,需遵循React最佳实践和TypeScript类型规范。”
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清晰描述任务目标
明确代码用途、场景及核心功能,例如:-
“任务:编写一个批量处理CSV文件的Python脚本,需实现数据去重、字段格式校验,并输出清洗后的Excel文件。”
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“目标:设计一个Vue组件,实现带搜索过滤的树形结构菜单,支持节点展开/折叠和勾选功能。”
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二、提供技术约束与规范
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指定技术栈与版本
明确编程语言、框架、库及版本,避免歧义:- “使用Python 3.9,基于pandas 2.0和openpyxl库实现,禁止使用第三方CSV处理工具。”
- “前端需采用React 18函数式组件,使用TypeScript 5.0和React Router 6,状态管理用Redux Toolkit。”
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代码风格与规范要求
提出格式、命名、注释等细节要求:-
“代码需符合PEP8规范,函数名使用snake_case,类名使用CamelCase,关键步骤需添加中文注释。”
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“生成的Java代码需遵循阿里巴巴开发手册,避免使用ArrayList的subList方法,处理空指针异常。”
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三、结构化输入与示例引导
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输入输出格式定义
若需特定格式(如JSON、函数定义),明确给出模板:- “输入:用户ID列表([101, 102, 103]),输出:包含用户ID、用户名、注册时间的JSON数组,示例格式:[{"user_id": int, "username": str, "reg_time": "YYYY-MM-DD"}]”
- “函数定义要求:def get_user_info(user_ids: list[int]) -> list[dict],需处理用户不存在的异常。”
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提供参考示例(少样本提示)
若有类似代码或期望风格,给出简短示例引导:-
“参考示例:实现一个计算斐波那契数列的递归函数(附代码),请用同样风格编写尾递归优化版本。”
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“参考此SQL查询逻辑(SELECT ...),请编写一个统计用户月均消费的PostgreSQL存储过程。”
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四、错误处理与边界条件
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明确异常场景
要求代码考虑边界情况和错误处理:- “需处理文件不存在、权限不足、CSV格式错误等异常,抛出友好错误信息并记录日志。”
- “接口调用需实现超时重试(最多3次,间隔2秒),处理HTTP 401/403/500状态码。”
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性能与安全要求
针对高并发、数据安全等场景提出约束:-
“Python脚本需支持10万行级CSV文件处理,内存占用不超过500MB,禁止一次性加载全量数据。”
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“密码存储需使用bcrypt加密,禁止明文传输,API接口需验证JWT令牌有效期。”
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五、迭代优化与追问技巧
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分步骤生成与验证
复杂任务可拆分为阶段,逐步验证:- “第一步:设计数据库表结构(用户表、订单表),给出MySQL建表语句;第二步:基于表结构编写CRUD API。”
- “先生成核心算法逻辑,确认无误后再添加日志和监控代码。”
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针对性追问与修改
若输出不符合预期,精准指出问题并要求优化:-
“代码未处理空字符串输入,请补充参数校验逻辑,当name为空时抛出ValueError。”
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“这段JavaScript代码在IE11下兼容性有问题,需替换箭头函数和const关键字,改用var声明变量。”
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示例:高质量代码提示词模板
角色:你是一名资深Java后端工程师,熟悉Spring Boot 2.7和MySQL 8.0。
任务:编写一个用户登录接口,实现手机号+验证码登录功能。
技术约束:
- 使用Spring Security处理认证,JWT生成token,有效期2小时
- 验证码需从Redis中获取并校验(key格式:"verify_code:{phone}")
- 登录成功后返回用户基本信息(id、username、roles)和token
错误处理:
- 手机号格式错误返回400,验证码过期/错误返回401,Redis连接失败返回503
代码要求:
- 包含Controller、Service、Mapper层完整代码,使用MyBatis-Plus操作数据库
- 方法添加JavaDoc注释,关键步骤添加单行注释
核心原则总结
- 清晰具体:避免模糊描述,明确“做什么”“用什么做”“达到什么标准”。
- 结构化:按“角色→任务→约束→示例→输出格式”组织提示词,逻辑分层。
- 迭代反馈:复杂需求分步骤生成,通过追问修正细节,逐步逼近目标。
通过以上方法,可有效引导ChatGPT生成符合业务需求、规范严谨且易于维护的高质量代码。