核心方法：Prompt Programming

1. 引言

Prompt Programming是一种新兴的软件开发范式，它允许使用自然语言来创建软件。用户可以向大型语言模型（LLMs）提供提示（prompts），然后这些模型生成、翻译、调试或执行其他与软件开发相关的任务。

2. 什么是Prompt Programming？

Prompt Programming使用户能够通过向LLMs提供自然语言指令来创建软件。这些指令描述了程序的期望功能，LLM随后分析提示并生成特定编程语言的相应代码。

3. Prompt Programming如何工作？

Prompt Programming依赖于经过大量文本和代码训练的LLMs。这些模型能够理解自然语言和代码之间的关系。Prompt Programming的过程通常遵循以下步骤：

  1. 用户用自然语言制定一个提示，描述程序的期望功能。
  2. 提示传递给LLM，LLM分析并尝试理解其含义。
  3. LLM生成特定编程语言的代码，以实现提示中描述的功能。
  4. 用户审查生成的代码，理想情况下，代码按预期工作。可能需要进一步细化提示。
4. Prompt Programming的优势
  • 软件开发的民主化：即使非程序员也能创建简单的软件应用。
  • 提高生产力：通过自动化重复任务和加速代码生成，提高软件开发者的生产力。
  • 改善代码质量：通过检查错误和改进机会来提高代码质量。
  • 促进协作：通过促进自然语言中的沟通和代码共享，促进软件开发者之间的协作。
5. Prompt Programming的挑战
  • 学习曲线：用户必须学会如何制定有效的提示以实现期望的结果。
  • 准确性和可靠性：生成代码的质量取决于提示的质量和底层LLM的能力。
  • 安全性：存在使用恶意提示生成有害代码的风险。
6. 对软件开发的影响

Prompt Programming有可能从根本上改变软件开发。未来，程序员和非程序员都可能使用自然语言创建软件，这可能导致软件开发的民主化和新型应用的出现。

7. 未来研究

需要在Prompt Programming的各个领域进行进一步研究：

  • 提高LLMs在代码生成中的准确性和可靠性。
  • 开发自动提示创建技术。
  • 探索Prompt Programming的安全影响。
  • 开发Prompt Programming的教育和培训资源。
8. 术语表
  • LLM（Large Language Model）：一个训练用于处理大量文本的人工神经网络。
  • 提示（Prompt）：给LLM的文本指令，指导其生成文本或代码。

这份白皮书是对Prompt Programming的介绍，并旨在激发关于这一创新软件开发领域的讨论。

以下是Prompt Programming的指南，介绍基础知识并使您能够通过自然语言开始开发软件。

准备
  1. 选择一个大型语言模型（LLM）：有多个选项，如ChatGPT、通过OpenAI API的GPT-3、AI21 Labs的Jurassic-1 Jumbo等。选择一个满足您需求且您可以访问的模型。
  2. 理解API（如果适用）：如果您通过API使用LLM，请熟悉文档以了解如何提供输入和格式化响应。
Prompt Programming的基本原则
  1. 像程序员一样思考：即使您使用自然语言工作，也需要理解编程的基本概念（变量、函数、循环、条件等）。
  2. 具体明确：您的指令必须精确。LLM无法猜测您的意图，因此尽可能详细。
  3. 迭代方法：逐步完善您的代码。从简单开始，收到结果后逐步构建提示。
执行简单任务
  • 定义变量：
  • 定义一个名为“my_number”的变量，并将其赋值为5。
  • 基本计算：
  • 计算10和15的和，并将结果存储在名为“result”的变量中。
  • 文本操作：
  • 将单词“Hello”和“World”用空格连接。将结果存储在名为“greeting”的变量中。
使用控制结构
  • 条件语句（if/else）：
  • 如果变量“my_number”大于10，则打印“这个数字很大”。如果不是，则打印“这个数字很小”。
  • 循环（for/while）：
  • 重复以下步骤5次：
  • 打印“迭代次数：”然后是当前循环计数器。
创建函数
  • 定义一个简单函数：
  • 定义一个名为“square”的函数，它接受一个数字作为输入并返回该数字的平方。
  • 使用函数：
  • 调用函数“square”，传入值7，并将结果存储在名为“square_of_seven”的变量中。
高级技术
  • API调用：让LLM执行API调用以检索数据或与外部服务交互。
  • 代码翻译：要求LLM将代码从一种编程语言翻译成另一种。
  • 递归：实现递归函数以进行更复杂的计算。
提示：
  • 从简单开始，逐步增加复杂性：从小型任务开始，逐步提高难度级别。
  • 使用示例：如果您不确定如何表述，可以在线查找Prompt Programming的示例。
  • 实验：LLMs可能是不可预测的。不要害怕尝试不同的提示。

Prompt Programming是一项不断发展的技术。LLMs的能力不断提高，因此了解最新发展非常重要。