Sekrety promptów: AI Agents i kod

10 zaawansowanych technik prompt engineering, które w 2025 roku przekształcają AI Agents w elitarne generatory kodu

Prompt engineering rozwinął się znacznie dalej niż tworzenie prostych instrukcji dla modeli AI. W 2025 roku stał się wyrafinowaną dyscypliną, wymagającą głębokiego zrozumienia zarówno możliwości AI, jak i zasad programowania. Ten artykuł przedstawia dziesięć najpotężniejszych technik prompt engineering zaprojektowanych specjalnie dla agentów AI generujących kod. Dzięki wdrożeniu tych zaawansowanych metod, programiści mogą znacząco poprawić jakość kodu generowanego przez AI, zmniejszyć liczbę błędów i stworzyć bardziej efektywne procesy rozwoju oprogramowania. Od recursive self-improvement prompting po multi-agent frameworks, techniki te reprezentują najnowocześniejszy poziom współpracy człowiek-AI w tworzeniu oprogramowania.

Ewolucja prompt engineering w 2025 roku

Prompt engineering przeszedł znaczącą transformację od czasów początków large language models. To, co zaczęło się jako proste instrukcje tekstowe, rozwinęło się w wyrafinowaną dyscyplinę kluczową dla maksymalizacji możliwości AI. W 2025 roku prompt engineering stoi na styku komunikacji ludzkiej i sztucznej inteligencji, będąc kluczowym interfejsem decydującym o jakości i użyteczności wyników generowanych przez AI. Ta ewolucja jest szczególnie istotna w obszarze generowania kodu, gdzie precyzyjne i dobrze zbudowane prompty mogą decydować o różnicy między funkcjonalnym, wydajnym kodem a implementacjami pełnymi błędów. Rosnąca złożoność systemów AI i rosnące zapotrzebowanie na specjalistyczne wyniki napędzają tę ewolucję, przesuwając prompt engineering z umiejętności amatorskiej do profesjonalnej dyscypliny z ustalonymi metodologiami i najlepszymi praktykami.

Od podstawowych instrukcji do strategicznej komunikacji

Na początku ery LLM użytkownicy po prostu wpisywali pytania lub prośby w naturalnym języku, licząc na najlepsze wyniki. Dzisiejsze prompt engineering wykracza daleko poza to podejście. „Prompt engineering polega na projektowaniu promptów, które czynią agentów AI naprawdę użytecznymi w zastosowaniach praktycznych” – zauważa jeden z ekspertów. Ta zmiana oznacza fundamentalną transformację w sposobie, w jaki postrzegamy interakcję z AI. Zamiast traktować prompty jako zwykłe instrukcje, nowocześni inżynierowie traktują je jako strategiczne ramy komunikacyjne, które kierują modele AI ku określonym rezultatom. Ta ewolucja odzwierciedla rozwój samego programowania – od prostych, liniowych instrukcji do złożonych architektur zaprojektowanych pod kątem konkretnych zastosowań i scenariuszy optymalizacji. Przemiana ta jest szczególnie widoczna w podejściu programistów do zadań generowania kodu, gdzie prompty są starannie zbudowane, uwzględniając kontekst, przykłady, ograniczenia i kryteria oceny.

Dlaczego specjalistyczne prompt engineering dla generowania kodu jest ważne

Generowanie kodu to jedno z najtrudniejszych zastosowań modeli AI, wymagające precyzji, wiedzy dziedzinowej i ścisłego przestrzegania reguł składniowych. W przeciwieństwie do ogólnego generowania tekstu, gdzie drobne różnice mogą być akceptowalne, kod musi być dokładny, aby działał poprawnie. Ta rzeczywistość sprawia, że specjalistyczne techniki prompt engineering są nie tylko pomocne, ale wręcz niezbędne do efektywnego programowania wspomaganego AI. Badania wskazują, że dobrze zaprojektowane prompty mogą poprawić metryki jakości kodu o 30-40% w porównaniu do podstawowych podejść. Ponadto, wraz z rosnącym wykorzystaniem agentów AI w zespołach developerskich, umiejętność skutecznej komunikacji z tymi agentami za pomocą przemyślanych promptów stała się przewagą konkurencyjną. Różnica między przeciętnym a wyjątkowym prompt engineering przekłada się bezpośrednio na szybkość rozwoju, jakość kodu i ogólną skuteczność integracji AI w cyklach życia oprogramowania.

Zrozumienie różnic między AI Agents a tradycyjnymi LLM

Zanim przejdziemy do konkretnych technik, ważne jest zrozumienie podstawowych różnic między promptingiem tradycyjnych LLM a kierowaniem AI agentami. To rozróżnienie stanowi fundament dla zaawansowanych technik omawianych w artykule i wyjaśnia, dlaczego konwencjonalne podejścia do promptingu często zawodzą w pracy z systemami opartymi na agentach.

Paradigm shift agentów

AI agents to znaczący krok naprzód względem tradycyjnych LLM. Choć oba wykorzystują duże modele językowe, agenci mają dodatkowe możliwości, które fundamentalnie zmieniają sposób ich promptowania. „Wyobraź sobie, że korzystasz z generatywnej AI do planowania wakacji. Zwykle logujesz się do konta generatywnej AI, takiego jak ChatGPT, GPT-4o, Claude, Gemini, Llama itd.” – wyjaśnia jeden ze źródeł, kontrastując to z bardziej złożonymi, narzędziowymi zdolnościami agentów. AI agents są zaprojektowani do podejmowania działań, korzystania z narzędzi, utrzymywania trwałego stanu i działania z różnym stopniem autonomii – cechy, których tradycyjne LLM po prostu nie posiadają. Ta zmiana paradygmatu wymaga innego podejścia do prompt engineering, które uwzględnia zdolność agenta do interakcji ze środowiskiem i wykonywania funkcji wykraczających poza generowanie tekstu.

Wymiar używania narzędzi

Jedną z najważniejszych różnic między tradycyjnymi LLM a AI agents jest zdolność tych drugich do korzystania z zewnętrznych narzędzi. Jak wyjaśnia ekspert: „Możemy chcieć dostarczyć więcej informacji i określić, jak chcemy ich użyć, więc możemy powtórzyć, że wejście to X, a wyjście ma być zgodne z tym wzorem.” Ta zdolność do używania narzędzi wymaga promptów, które nie tylko określają, co agent ma zrobić, ale także jak ma wykorzystać dostępne narzędzia do realizacji zadania. W przypadku generowania kodu może to oznaczać instruowanie agenta, które biblioteki użyć, jak strukturyzować dokumentację lub kiedy wywołać zewnętrzne API. Skuteczne prompt engineering dla agentów musi uwzględniać ten dodatkowy wymiar, dostarczając jasnych wskazówek dotyczących wyboru i wykorzystania narzędzi.

‍

Trwałość i kwestie pamięci

W przeciwieństwie do tradycyjnych LLM, które zazwyczaj operują na ograniczonej pamięci kontekstowej w trakcie pojedynczej interakcji, AI agents często utrzymują trwały stan pomiędzy interakcjami. Ta trwałość stwarza zarówno możliwości, jak i wyzwania dla prompt engineering. Z jednej strony pozwala na realizację bardziej złożonych, wieloetapowych zadań opartych na wcześniejszych interakcjach. Z drugiej strony wymaga od inżynierów promptów uwzględnienia aktualnego stanu agenta oraz tego, jak nowe instrukcje mogą współdziałać z istniejącą wiedzą lub dyrektywami[8]. Memory-Augmented Prompting, na przykład, „wzmacnia odpowiedzi AI poprzez pobieranie istotnych danych zewnętrznych zamiast polegać wyłącznie na wiedzy wstępnie wytrenowanej”[3]. To podejście jest szczególnie cenne w pracy z agentami, ponieważ pozwala im utrzymywać i odwoływać się do informacji na różnych etapach rozwoju kodu.

Podstawowe techniki generowania kodu oparte na agentach

Podstawą skutecznego prompt engineering dla generowania kodu jest opanowanie fundamentalnych technik, które tworzą bazowy framework interakcji z agentami AI. Te techniki stanowią fundament, na którym można budować bardziej zaawansowane metody[5].

Direct Instruction Prompting

Direct Instruction Prompting to najprostsze podejście do wydawania poleceń agentom AI. „Dajesz bezpośrednie polecenie bez dodatkowych szczegółów czy kontekstu” – wyjaśnia jedno źródło[5]. W zadaniach generowania kodu może to oznaczać jasne, zwięzłe instrukcje dotyczące tego, co kod ma dokładnie robić. Na przykład: „Wygeneruj minimalną aplikację Flask w Pythonie, która wyświetla 'Hello World!' na głównym endpointcie”[5]. Choć prosta, ta technika wymaga precyzji w formułowaniu wymagań i oczekiwań. Jej skuteczność polega na klarowności i braku dwuznaczności. Gdy wymagania są dobrze określone, a zakres ograniczony, podejście to oferuje efektywność bez zbędnej złożoności. Jednak w miarę wzrostu złożoności wymagań, technika ta często wymaga uzupełnienia o dodatkowy kontekst i specyfikacje[5].

Query-Based Prompting

Query-Based Prompting formułuje prośby jako pytania, a nie polecenia, zachęcając agenta AI do udzielania wyjaśniających odpowiedzi wraz z rozwiązaniami kodu. To podejście jest szczególnie skuteczne, gdy programiści chcą zrozumieć nie tylko jaki kod napisać, ale dlaczego pewne implementacje są preferowane. Na przykład pytanie: „Jak mogę stworzyć minimalną aplikację Flask, która zwraca 'Hello World!' na stronie głównej?” może skutkować zarówno fragmentem kodu, jak i wyjaśnieniem struktury Flask oraz funkcji poszczególnych komponentów[5]. Ta technika jest szczególnie wartościowa w celach edukacyjnych lub przy pracy z nieznanymi dziedzinami programowania. Formułując prośby jako zapytania, programiści zapraszają agenta AI do roli zarówno generatora kodu, jak i źródła wiedzy, wzbogacając interakcję i potencjalnie poprawiając zrozumienie wygenerowanego kodu[1].

Role-Based Prompting

Role-Based Prompting polega na przypisaniu agentowi AI konkretnej tożsamości lub profilu eksperckiego, aby wpłynąć na sposób jego odpowiedzi. „LLM działają lepiej z określoną personą. Zacznij od 'Jesteś ekspertem w X', aby ukierunkować zachowanie modelu” – zauważa jedno źródło[3]. W kontekście generowania kodu może to oznaczać nakłonienie agenta do przyjęcia roli eksperta ds. bezpieczeństwa przy generowaniu kodu uwierzytelniającego lub specjalisty ds. optymalizacji wydajności przy rozwiązywaniu problemów z efektywnością. Na przykład: „Jesteś ekspertem ds. cyberbezpieczeństwa. Zidentyfikuj luki w podanym kodzie i zaproponuj poprawki”[3]. Technika ta wykorzystuje zdolność AI do kontekstualizacji wiedzy i priorytetów na podstawie przypisanej roli, co może skutkować bardziej specjalistycznymi i ukierunkowanymi rozwiązaniami kodu. Definiując perspektywę agenta, programiści mogą kierować go do podkreślania określonych aspektów jakości kodu lub przestrzegania konkretnych paradygmatów programowania[9].

Zaawansowana technika 1: Recursive Self-Improvement Prompting (RSIP)

Jedną z najpotężniejszych technik pojawiających się w 2025 roku jest Recursive Self-Improvement Prompting (RSIP), która wykorzystuje zdolność AI do oceny i iteracyjnego ulepszania własnych wyników. Podejście to przekształca generowanie kodu z procesu jednorazowego w progresywną podróż doskonalenia[10].

Ramowy model RSIP

Model RSIP systematycznie poprawia jakość kodu poprzez strukturalne iteracje. Jak opisuje jeden ekspert: „Wygeneruj początkową wersję [zawartości], krytycznie oceń swój wynik, identyfikując co najmniej 3 konkretne słabości, stwórz ulepszoną wersję, która te słabości eliminuje” i powtarzaj ten proces wielokrotnie”[10].

Ten framework można specjalnie dostosować do generowania kodu, instruując agenta, aby najpierw wygenerował kod początkowy, następnie dokonał jego krytycznej oceny pod kątem wydajności, bezpieczeństwa, czytelności i innych metryk, a na końcu stworzył wersję ulepszoną. Siła RSIP tkwi w jego strukturalnym podejściu do doskonalenia. Zamiast oczekiwać idealnego kodu za pierwszym razem, obejmuje iteracyjny proces, który naśladuje sposób pracy ludzkich programistów — pisanie kodu, jego przegląd i poprawki[10].

Strategie wdrożenia

Skuteczne wdrożenie RSIP wymaga starannego konstruowania promptów, które określają zarówno początkowe wymagania, jak i kryteria oceny dla kolejnych iteracji. Przykładowy szablon promptu RSIP może wyglądać tak:

1. Wygeneruj początkową implementację [wymagań kodu].
2. Krytycznie oceń swój wynik, identyfikując co najmniej trzy różne słabości związane z [bezpieczeństwem/wydajnością/czytelnością itp.].
3. Stwórz ulepszoną wersję, która eliminuje te słabości.
4. Powtórz kroki 2 i 3 jeszcze dwa razy, każdorazowo skupiając się na innych aspektach poprawy.
5. Przedstaw ostateczną, najbardziej dopracowaną wersję.

Do oceny uwzględnij następujące kryteria: [lista specyficznych metryk jakości istotnych dla kodu].

Takie podejście prowadzi agenta AI przez świadomy proces doskonalenia, gdzie każdy krok buduje na poprzednim[10]. Dla optymalnych rezultatów programiści powinni określić różne kryteria oceny dla każdej iteracji, aby zapobiec skupianiu się modelu na tych samych poprawkach wielokrotnie. Może to oznaczać najpierw skupienie na funkcjonalności, potem na optymalizacji, a na końcu na stylu kodu i dokumentacji[10].

Zalety i ograniczenia

Główną zaletą RSIP jest znacząca poprawa jakości kodu osiągana dzięki strukturalnej iteracji. Technika ta może przekształcić przeciętny kod w wyjątkowy, systematycznie eliminując różne wymiary jakości. Ponadto RSIP generuje nie tylko finalny kod, ale także udokumentowany proces ulepszania, który dostarcza wglądu w rozumowanie AI i kompromisy rozważane podczas rozwoju[10]. Jednak RSIP ma też ograniczenia — zwiększa zużycie tokenów i czas przetwarzania ze względu na wielokrotne iteracje. Bez starannie zróżnicowanych kryteriów oceny AI może skupić się na pewnych aspektach poprawy, zaniedbując inne. Mimo tych ograniczeń RSIP pozostaje jedną z najpotężniejszych technik generowania wysokiej jakości kodu w złożonych scenariuszach[10].

Zaawansowana technika 2: Context-Aware Decomposition (CAD)

Złożone zadania programistyczne często obejmują wiele komponentów i zależności, które mogą przytłoczyć nawet zaawansowane AI agents, jeśli podejść do nich holistycznie. Context-Aware Decomposition (CAD) rozwiązuje ten problem, dzieląc skomplikowane problemy na mniejsze części, jednocześnie zachowując świadomość szerszego kontekstu systemu[10].

Metodologia CAD

CAD polega na systematycznym rozkładaniu złożonego zadania programistycznego na zarządzalne podzadania, przy jednoczesnym zapewnieniu, że każdy komponent pozostaje zgodny z ogólną architekturą i wymaganiami systemu. W przeciwieństwie do prostszych metod dekompozycji, CAD utrzymuje świadomość kontekstu przez cały proces, zapewniając, że każdy element spójnie wpisuje się w szersze rozwiązanie[10]. Metodologia ta jest szczególnie cenna w większych projektach programistycznych obejmujących wiele modułów, klas lub usług. Dzieląc problem, ale zachowując kontekst, CAD umożliwia agentom AI radzenie sobie z złożonymi zadaniami generowania kodu, które inaczej przekraczałyby ich efektywne możliwości[10].

Struktura promptów CAD

Skuteczne prompty CAD zwykle mają hierarchiczną strukturę, która najpierw ustala ogólny kontekst systemu i wymagania, a następnie rozbija zadanie na konkretnie zdefiniowane komponenty. Przykładowy szablon promptu CAD może wyglądać tak:

„Muszę opracować [opis systemu]. System musi realizować [główne funkcjonalności] i przestrzegać [zasad/ograniczeń architektonicznych]. Proszę podejść do tego w następujący sposób:

1. Najpierw nakreśl ogólną architekturę i zidentyfikuj kluczowe komponenty.
2. Dla każdego komponentu opracuj konkretną implementację kodu, uwzględniając:
   • Jak współdziała z innymi komponentami
   • Przepływ danych między komponentami
   • Obsługę błędów i przypadki brzegowe
   • Wymagania dotyczące wydajności

Zacznij od [priorytetowego komponentu], a następnie przejdź do pozostałych w logicznej kolejności implementacji.”

Takie podejście zapewnia, że podczas pracy nad poszczególnymi komponentami agent AI zachowuje świadomość, jak każdy element wpisuje się w szerszy kontekst systemu[10].

Dla bardziej złożonych systemów CAD może być implementowany rekurencyjnie, gdzie główne komponenty są dalej dzielone na podkomponenty w razie potrzeby. Ta rekurencyjna dekompozycja pozwala na radzenie sobie z bardzo złożonymi zadaniami programistycznymi, zachowując świadomość kontekstu na każdym poziomie hierarchii[10].

Optymalizacja integracji komponentów

Jednym z największych wyzwań w rozproszonym rozwoju jest zapewnienie płynnej integracji między komponentami. CAD rozwiązuje to, wyraźnie nakłaniając agenta AI do uwzględnienia interfejsów i przepływu danych między komponentami. Prompty powinny szczegółowo odnosić się do projektowania interfejsów, standaryzacji formatów danych i protokołów propagacji błędów[3]. Na przykład przy generowaniu mikroserwisów prompt CAD może zawierać instrukcje takie jak:

„Dla każdej usługi jasno zdefiniuj punkty końcowe API, formaty żądań/odpowiedzi, kody błędów i wymagania dotyczące uwierzytelniania. Zapewnij spójność formatów danych na granicach usług.” Takie wyraźne skupienie na punktach integracji pomaga uniknąć typowych pułapek rozproszonego rozwoju, gdzie pojedyncze funkcjonalne komponenty nie współpracują jako spójny system[3][10].

Zaawansowana technika 3: Memory-Augmented Prompting (oparte na RAG)

W miarę jak bazy kodu rosną w złożoności i obejmują wiele plików oraz funkcji, ograniczone okno kontekstowe LLM staje się coraz bardziej restrykcyjne. Memory-Augmented Prompting wykorzystujące Retrieval-Augmented Generation (RAG) pokonuje to ograniczenie, pozwalając agentom AI na dostęp i wykorzystanie zewnętrznych repozytoriów wiedzy[3].

Zrozumienie RAG w generowaniu kodu

Memory-Augmented Prompting wzmacnia odpowiedzi AI poprzez pobieranie istotnych danych zewnętrznych zamiast polegać wyłącznie na wiedzy wstępnie wytrenowanej. „To podejście jest szczególnie przydatne przy pracy z dynamicznymi lub dziedzinowo specyficznymi informacjami” – wyjaśnia jedno źródło[3]. W kontekście generowania kodu RAG umożliwia agentom AI odwoływanie się do dokumentacji, istniejących baz kodu lub wcześniej wygenerowanych komponentów, które mogą nie zmieścić się w bieżącym oknie kontekstowym. Ta zdolność jest szczególnie cenna przy pracy nad dużymi projektami obejmującymi wiele plików lub gdy istotna jest spójność z istniejącymi stylami i wzorcami kodu[3].

Implementacja RAG w promptach agentów

Skuteczna implementacja RAG

Skuteczna implementacja polega na strukturyzacji promptów, które kierują zarówno pobieraniem, jak i wykorzystaniem zewnętrznych informacji. Przykładowy prompt oparty na RAG dla generowania kodu może wyglądać tak:

„Korzystając z dostarczonej bazy kodu jako odniesienia [link lub opis repozytorium], wygeneruj nowy [komponent/funkcję/klasę], który:

1. Podąża za istniejącym stylem i wzorcami kodu,
2. Integruje się z aktualną architekturą poprzez [konkretne interfejsy],
3. Implementuje [konkretną funkcjonalność].

Wyraźnie odnieś się do istniejących komponentów, z którymi nowy kod będzie współdziałał, i zapewnij spójność w nazewnictwie, obsłudze błędów oraz stylu dokumentacji.”

Takie podejście kieruje agenta AI nie tylko do generowania nowego kodu, ale do robienia tego w sposób spójny i dobrze zintegrowany z istniejącą bazą kodu[3].

W przypadku bardziej złożonych implementacji RAG może być strukturyzowany w wielu etapach: najpierw pobierane są odpowiednie istniejące komponenty kodu, następnie analizowane są ich wzorce i interfejsy, a na końcu generowany jest nowy kod zgodny z tymi obserwacjami. Takie wieloetapowe podejście zapewnia głębszą integrację z istniejącymi systemami oraz bardziej spójną generację kodu[3].

Budowa własnych baz wiedzy

Dla specjalistycznych dziedzin programowania lub firmowych standardów kodowania, własne bazy wiedzy mogą znacząco zwiększyć skuteczność promptów opartych na RAG. Jak wyjaśnia jedno źródło, „Memory agents łączą przechowywanie wektorowe, RAG (Retrieval-Augmented Generation) i dostęp do internetu, aby pomóc w budowaniu potężnych funkcji i produktów AI”[3].

Programiści mogą tworzyć specjalistyczne bazy wiedzy zawierające standardy kodowania, wytyczne architektoniczne, często używane wzorce oraz implementacje specyficzne dla danej dziedziny. Te bazy wiedzy służą jako materiały referencyjne, które agent AI może zapytywać podczas generowania nowego kodu. Prompty mogą następnie kierować agenta do priorytetyzacji określonych sekcji bazy wiedzy w zależności od specyficznych wymagań bieżącego zadania[3].

Zaawansowana technika 4: Chain of Thought (CoT) Prompting

Chain of Thought prompting wyłoniło się jako jedna z najskuteczniejszych technik poprawiających rozumowanie w złożonych zadaniach generowania kodu. Zachęcając agentów AI do artykulacji procesu myślowego krok po kroku, CoT umożliwia tworzenie dokładniejszych i bardziej logicznych rozwiązań kodu[9].

Nauka stojąca za Chain of Thought

Chain of Thought prompting pomaga agentom AI rozłożyć złożone problemy na logiczne kroki przed udzieleniem rozwiązania. „Zamiast skakać do wniosków, model jest prowadzony do systematycznego rozumowania problemu,” wyjaśnia jedno źródło eksperckie[3]. To podejście jest szczególnie cenne w zadaniach generowania kodu wymagających rozumowania logicznego, opracowywania algorytmów lub rozwiązywania złożonych problemów. Poprzez wyraźne instruowanie AI, aby „myślała krok po kroku,” programiści mogą znacząco poprawić jakość i poprawność generowanego kodu, zwłaszcza w zadaniach o złożonej algorytmicznej naturze[3].

Poprzez wyraźne instruowanie AI, aby „myślała krok po kroku”, programiści mogą znacząco poprawić jakość i poprawność generowanego kodu, zwłaszcza w zadaniach o złożonej algorytmicznej naturze[3]. Badania wykazały, że technika CoT może zmniejszyć błędy logiczne w kodzie nawet o 25% w porównaniu do standardowych technik promptowania, co czyni ją niezbędnym narzędziem do generowania niezawodnych i dobrze przemyślanych rozwiązań kodu[9].

Implementacja CoT w projektowaniu algorytmów

Implementacja Chain of Thought w projektowaniu algorytmów polega na stosowaniu ustrukturyzowanych promptów, które prowadzą AI przez proces rozumowania. Typowy prompt CoT dla rozwoju algorytmu może wyglądać następująco:

Zaprojektuj algorytm rozwiązujący [konkretny problem]. Przed napisaniem jakiegokolwiek kodu:

1. Przemyśl ograniczenia i wymagania problemu
2. Rozważ różne możliwe podejścia i ich kompromisy
3. Wybierz optymalne podejście na podstawie [wydajności/prostoty/użycia pamięci]
4. Podziel implementację na logiczne kroki
5. Uwzględnij przypadki brzegowe i potencjalne optymalizacje

Dopiero po zakończeniu tego procesu rozumowania zaimplementuj rozwiązanie w [języku programowania].

Takie ustrukturyzowane podejście zapewnia, że agent AI dokładnie analizuje przestrzeń problemową, zanim podejmie się konkretnej implementacji[3]. W przypadku szczególnie złożonych algorytmów prompt może być dodatkowo doprecyzowany o specyficzne aspekty, takie jak analiza złożoności czasowej, ograniczenia pamięciowe czy obsługa konkretnych przypadków brzegowych. Kluczowe jest zachęcenie do dokładnego rozumowania przed generowaniem kodu, co odzwierciedla podejście doświadczonych programistów przy rozwiązywaniu skomplikowanych wyzwań programistycznych[9].

Łączenie Chain of Thought z przykładami

Chain of Thought staje się jeszcze potężniejszy, gdy jest łączony z przykładami, które demonstrują pożądany proces rozumowania. Jak zauważa jedno źródło, „Few-shot prompting poprawia zdolność agenta AI do generowania dokładnych odpowiedzi, dostarczając mu kilka przykładów przed poproszeniem o wykonanie zadania”[3]. Poprzez dostarczenie przykładów, które wyraźnie pokazują kroki rozumowania dla podobnych problemów, programiści mogą nakierować agenta AI na przyjęcie podobnego podejścia do rozumowania dla bieżącego zadania. To połączenie instrukcji CoT z przykładami stanowi potężny wzorzec, który agent AI może naśladować, często skutkując bardziej dokładną i wnikliwą analizą problemu[3][9].

Zaawansowana technika 5: Optymalizacja system prompt

System prompt stanowi fundament zachowania i możliwości agenta AI. Optymalizacja tego kluczowego elementu może znacząco poprawić jakość generowanego kodu we wszystkich interakcjach z agentem[7].

Zrozumienie system promptów dla agentów

System prompty różnią się od zwykłych promptów tym, że ustalają podstawowe zachowania, ograniczenia i możliwości agenta AI, zamiast żądać konkretnych wyników. Jak wyjaśnia jeden z ekspertów, „W tym kreatorze agentów jest kilka rzeczy, po pierwsze model, czyli jaki model językowy będzie napędzał twojego agenta”[7]. W przypadku agentów generujących kod, system prompt definiuje, w jaki sposób agent podchodzi do zadań programistycznych, jakich standardów kodowania przestrzega i jakie założenia przyjmuje, gdy szczegóły są niejasne. Dobrze opracowany system prompt tworzy spójny fundament, który poprawia wszystkie kolejne interakcje, zasadniczo „programując” agenta, aby zachowywał się w sposób zgodny z najlepszymi praktykami programistycznymi[7].

Tworzenie efektywnych system promptów dla agentów kodujących

Stworzenie efektywnego system promptu dla agenta kodującego obejmuje zdefiniowanie jego wiedzy eksperckiej, preferowanych stylów kodowania, standardów dokumentacji i podejścia do rozwiązywania problemów. Kompleksowy system prompt może zawierać sekcje takie jak:

Jesteś doświadczonym programistą specjalizującym się w [językach/frameworkach] z bogatym doświadczeniem w [domenach/branżach]. Podczas generowania kodu będziesz:

1. Priorytetowo traktować czytelność i łatwość utrzymania kodu nad sprytnymi optymalizacjami, chyba że wyraźnie zażądano inaczej.
2. Dołączać wyczerpujące komentarze wyjaśniające złożoną logikę lub nieoczywiste decyzje projektowe.
3. Obsługiwać przypadki błędów i warunki brzegowe w sposób defensywny.

4. Przestrzegaj [określonych standardów kodowania], w tym [zasad formatowania, konwencji nazewnictwa itp.].
5. Uwzględniaj implikacje bezpieczeństwa całego generowanego kodu, szczególnie w odniesieniu do [konkretnych zagrożeń bezpieczeństwa].

Przed implementacją rozwiązań dokładnie przeanalizujesz wymagania i rozważysz alternatywne podejścia. Gdy istnieje wiele prawidłowych rozwiązań, wybierzesz to, które najlepiej równoważy prostotę, wydajność i łatwość utrzymania, chyba że określono inne priorytety.

Ten kompleksowy fundament zapewnia, że wszystkie zadania generowania kodu rozpoczynają się od spójnego i dobrze zdefiniowanego punktu wyjścia[7]. W środowiskach zespołowych system prompty mogą być standaryzowane, aby zapewnić, że wszyscy programiści wchodzą w interakcje z agentami kodującymi, którzy przestrzegają standardów i praktyk specyficznych dla zespołu. Ta standaryzacja pomaga utrzymać spójność w projektach, nawet gdy wielu programistów wykorzystuje agentów AI do generowania kodu[6][7].

Iteracyjne udoskonalanie system promptów

System prompty powinny być traktowane jako żywe dokumenty, które ewoluują w oparciu o doświadczenie i zmieniające się wymagania. „Prompt engineering rzadko jest uniwersalnym przedsięwzięciem. Różne zadania mogą wymagać iteracyjnego udoskonalania, aby zidentyfikować, co działa najlepiej” – zauważa jedno ze źródeł[4].

Organizacje powinny ustanowić procesy analizowania skuteczności swoich system promptów i ich udoskonalania na podstawie zgromadzonego doświadczenia. Może to obejmować śledzenie typowych problemów w generowanym kodzie, zbieranie opinii od programistów oraz okresowe sprawdzanie, czy system prompt nadal jest zgodny z aktualnymi priorytetami rozwojowymi i najlepszymi praktykami[7][4].

Zaawansowana technika 6: Zero-Shot i Few-Shot Learning

Techniki zero-shot i few-shot learning umożliwiają agentom AI podejmowanie się nowych zadań kodowania z minimalną liczbą konkretnych przykładów, wykorzystując swoją dotychczasową wiedzę w innowacyjny sposób[9].

Zero-Shot Prompting dla nowych paradygmatów kodowania

Zero-shot prompting polega na poproszeniu agenta AI o wykonanie zadania bez podawania żadnych przykładów, polegając wyłącznie na wiedzy wstępnie wytrenowanej modelu. „Zero-shot jest idealny do prostych zadań, w których model prawdopodobnie widział podobne przykłady podczas treningu, oraz gdy chcesz zminimalizować długość promptu” – wyjaśnia jedno ze źródeł[11]. Ta technika jest szczególnie cenna podczas pracy z powszechnymi wzorcami programowania lub standardowymi implementacjami. W przypadku generowania kodu, zero-shot prompting może wyglądać następująco: „Zaimplementuj punkt końcowy RESTful API w Pythonie przy użyciu Flask, który pobiera dane użytkownika z bazy danych PostgreSQL i zwraca je jako JSON”. Skuteczność zero-shot prompting zależy w dużej mierze od tego, jak dobrze żądane zadanie jest zgodne z danymi treningowymi AI i jak jasno są sformułowane wymagania[9][11].

Few-Shot Learning dla specjalistycznych standardów kodowania

Few-shot learning zwiększa zdolność agenta AI do generowania dokładnego kodu, dostarczając niewielką liczbę przykładów przed poproszeniem o wykonanie zadania. „Zamiast polegać wyłącznie na wiedzy wstępnie wytrenowanej, model uczy się na podstawie przykładowych interakcji, pomagając mu uogólniać wzorce i redukować błędy” – zauważa jeden z ekspertów[3]. To podejście jest szczególnie skuteczne podczas pracy ze standardami kodowania specyficznymi dla firmy, nietypowymi wzorcami projektowymi lub niszowymi frameworkami, które mogą nie być dobrze reprezentowane w danych treningowych AI. Few-shot prompt dla generowania kodu może zawierać 2-3

Przykłady funkcji napisanych w pożądanym stylu, po których następuje prośba o wygenerowanie nowej funkcji zgodnej z tymi samymi wzorcami[3][9].

Łączenie Zero-Shot i Few-Shot dla optymalnych rezultatów

Najskuteczniejsze podejście często polega na strategicznym łączeniu technik zero-shot i few-shot w oparciu o specyfikę zadania kodowania. Standardowe komponenty można obsługiwać za pomocą zero-shot prompting, podczas gdy bardziej wyspecjalizowane lub specyficzne dla firmy implementacje mogą wykorzystywać few-shot learning ze starannie dobranymi przykładami. To hybrydowe podejście minimalizuje długość promptu, jednocześnie maksymalizując jakość i trafność generowanego kodu[9]. Na przykład, podczas opracowywania nowej funkcji, która obejmuje zarówno standardowe wzorce, jak i implementacje specyficzne dla firmy, programiści mogą użyć zero-shot prompting dla standardowych komponentów i dostarczyć przykłady tylko dla aspektów specyficznych dla firmy. To ukierunkowane wykorzystanie przykładów zapewnia, że agent AI otrzymuje wskazówki tam, gdzie są one najbardziej potrzebne, jednocześnie wykorzystując swoją dotychczasową wiedzę tam, gdzie jest to właściwe[3][9].

Zaawansowana technika 7: Multi-Agent Framework Prompting

W miarę rozwoju systemów AI, jedną z najbardziej obiecujących dziedzin jest koordynacja wielu wyspecjalizowanych agentów pracujących wspólnie nad generowaniem bardziej zaawansowanych rozwiązań kodu[6].

Architektura Multi-Agentowa

Frameworki multi-agentowe polegają na koordynacji wielu agentów AI, z których każdy ma wyspecjalizowane role i zdolności, aby wspólnie rozwiązywać złożone zadania programistyczne. „W dzisiejszej kolumnie identyfikuję i prezentuję nowe podejście do promptowania, które najlepiej wykorzystuje multi-agentową AI,” wyjaśnia jedno źródło[6]. To podejście odzwierciedla sposób pracy ludzkich zespołów deweloperskich, gdzie specjaliści z różnych dziedzin, takich jak projektowanie baz danych, rozwój front-endu, bezpieczeństwo i optymalizacja wydajności, współpracują nad jednym projektem. Przypisując różne aspekty złożonego zadania programistycznego wyspecjalizowanym agentom, programiści mogą wykorzystać mocne strony każdego agenta.

Przy jednoczesnym łagodzeniu ich indywidualnych słabości[6]. Typowa architektura multi-agentowa może obejmować:

• Agenta architekta, który projektuje ogólną strukturę systemu
• Wyspecjalizowanych agentów implementacyjnych dla różnych komponentów systemu
• Agenta testującego, który weryfikuje funkcjonalność i identyfikuje potencjalne problemy
• Agenta dokumentacji, który tworzy kompleksową dokumentację kodu
• Agenta przeglądającego, który ocenia całość rozwiązania pod kątem jakości i spójności

Koordynacja interakcji agentów

Kluczowym wyzwaniem w frameworkach multi-agentowych jest skuteczna koordynacja między agentami, aby zapewnić spójny wynik. Inżynieria promptów dla systemów multi-agentowych wymaga zdefiniowania nie tylko tego, co każdy agent powinien robić, ale także jak powinni się komunikować i współpracować[6]. Podstawowy szablon promptu do rozpoczęcia projektu kodowania z udziałem wielu agentów może wyglądać następująco:

Podejdziemy do tego [projektu kodowania] z zespołem wyspecjalizowanych agentów:

1. Agent Architekt najpierw zdefiniuje ogólny projekt systemu, w tym kluczowe komponenty, interfejsy i przepływy danych.
2. Na podstawie architektury Agenci Implementacyjni opracują każdy komponent, koncentrując się na [konkretnych priorytetach dla każdego komponentu].
3. Agent Testujący zweryfikuje każdy komponent oraz ich integrację, skupiając się na [konkretnych priorytetach testowania].
4. Agent Dokumentacji zapewni kompleksową dokumentację zarówno na poziomie kodu, jak i systemu.
5. Agent Przeglądający oceni całe rozwiązanie według [konkretnych kryteriów jakości].

Każdy agent powinien uwzględniać wyniki poprzednich agentów i utrzymywać spójność z ustaloną architekturą oraz wzorcami projektowymi.

Takie ustrukturyzowane podejście zapewnia, że każdy agent buduje na pracy innych w spójnej kolejności[6].

Korzyści i wyzwania implementacyjne

Frameworki multi-agentowe oferują kilka istotnych korzyści, w tym bardziej wyspecjalizowaną ekspertyzę dla każdego aspektu rozwoju, lepsze pokrycie złożonych projektów oraz możliwość implementacji zaawansowanych systemów, które mogą przekraczać możliwości pojedynczego agenta.

Jednakże wiążą się one również z wyzwaniami implementacyjnymi, szczególnie w zakresie zapewnienia spójności między agentami oraz zarządzania zwiększoną złożonością inżynierii promptów w systemach wieloagentowych[6]. Skuteczna implementacja wymaga starannego rozważenia, jak przepływa informacja między agentami, jakie artefakty każdy agent produkuje do wykorzystania przez innych oraz jak rozwiązywane są konflikty lub niespójności między agentami. Pomimo tych wyzwań, frameworki multi-agentowe stanowią jedną z najbardziej obiecujących dziedzin w generowaniu kodu wspomaganym przez AI, potencjalnie umożliwiając znacznie bardziej złożony i wysokiej jakości rozwój oprogramowania niż było to możliwe wcześniej przy podejściu z pojedynczym agentem[6].

Zaawansowana technika 8: Personalizacja oparta na personach

Personalizacja oparta na personach polega na dostosowaniu podejścia agenta AI oraz stylu generowanego kodu do konkretnych preferencji programistów lub organizacji, co skutkuje kodem bardziej naturalnym i zgodnym z istniejącymi bazami kodu[4].

Tworzenie person programistów

Tworzenie efektywnych person programistów polega na zdefiniowaniu konkretnych stylów kodowania, preferencji dokumentacyjnych oraz podejść architektonicznych, które reprezentują indywidualnych programistów lub standardy organizacyjne. „Przypisywanie ról lub person AI może prowadzić do bardziej dopasowanych, kontekstowo specyficznych odpowiedzi,” zauważa jedno źródło[4].

W kontekście generowania kodu może to oznaczać definiowanie person na podstawie paradygmatów programowania (programista funkcyjny, projektant obiektowy), poziomów doświadczenia (starszy architekt, programista średniego szczebla) lub specjalizacji dziedzinowych (programista systemów wbudowanych, programista aplikacji webowych). Każda persona zawiera zestaw preferencji i podejść, które kierują procesem generowania kodu przez agenta AI[4]. Dobrze zdefiniowana persona może zawierać:

• Preferowane paradygmaty i wzorce programowania
• Styl i poziom szczegółowości dokumentacji
• Filozofię obsługi błędów
• Preferencje dotyczące kompromisu między wydajnością a czytelnością
• Podejście do testowania i oczekiwany zakres pokrycia testami

Implementacja promptów opartych na personach

Implementacja promptów opartych na personach polega na wyraźnym wywołaniu pożądanej persony na początku interakcji z agentem AI. Podstawowy prompt oparty na personie może wyglądać tak:

Jesteś [konkretna persona programisty] z doświadczeniem w [technologie] i preferencją dla [cechy stylu kodowania]. Wygeneruj kod dla [konkretne wymaganie], który odzwierciedla podejście tej persony, szczególnie w zakresie:

• Organizacji i struktury kodu
• Stylu i szczegółowości dokumentacji
• Filozofii obsługi błędów
• Aspektów wydajnościowych

Takie podejście zapewnia, że generowany kod jest zgodny z oczekiwaniami i dobrze integruje się z istniejącymi bazami kodu rozwijanymi według podobnych filozofii[4]. Dla organizacji z dobrze ugruntowanymi standardami kodowania personalizacja oparta na personach może być szczególnie wartościowa, aby zapewnić, że kod generowany przez AI będzie naturalnym rozszerzeniem istniejącej bazy kodu, a nie obcym dodatkiem. Ta spójność zmniejsza tarcia integracyjne, które czasami pojawiają się podczas włączania kodu generowanego przez AI do ustalonych projektów[4].

Dostosowywanie person do różnych faz projektu

Różne fazy rozwoju oprogramowania często korzystają z różnych podejść programistycznych. Na przykład podczas szybkiego prototypowania najbardziej odpowiednia może być persona preferująca prostotę i czytelność, podczas gdy fazy optymalizacji wydajności mogą skorzystać z persony, która stawia na efektywność kosztem natychmiastowej czytelności[4]. Dostosowując personę do aktualnej fazy projektu, programiści mogą zapewnić, że output agenta AI będzie zgodny ze specyficznymi potrzebami tej fazy. To adaptacyjne podejście uznaje, że rzadko istnieje jeden uniwersalny styl kodowania optymalny dla wszystkich działań rozwojowych i pozwala AI elastycznie dostosowywać swoje podejście w zależności od bieżących priorytetów[4]. Technika ta staje się szczególnie potężna, gdy jest łączona z system promptami, które ustanawiają podstawowe oczekiwania, a persona dostarcza dodatkowych wskazówek specyficznych dla aktualnego kontekstu rozwoju.

Zaawansowana technika 9: Podejście eksperymentalne i testy A/B

Opracowywanie optymalnych promptów do generowania kodu często wymaga systematycznych eksperymentów i porównywania różnych podejść, aby zidentyfikować, co działa najlepiej dla konkretnych zadań programistycznych[4].

Ustanowienie ram testowania promptów

Ustanowienie solidnych ram do testowania i porównywania różnych podejść do promptowania jest niezbędne dla ciągłego doskonalenia. „Inżynieria promptów rzadko jest uniwersalnym przedsięwzięciem. Różne zadania mogą wymagać iteracyjnego udoskonalania, aby zidentyfikować, co działa najlepiej,” według jednego ze źródeł[4]. Systematyczne ramy testowe mogą obejmować:

• Wyraźnie zdefiniowane metryki do oceny jakości kodu (wydajność, czytelność, bezpieczeństwo itp.)
• Proces generowania wielu wariantów promptów dla tego samego zadania
• Obiektywne kryteria do porównywania wyników
• System dokumentacji do rejestrowania, co działa, a co nie

Takie ustrukturyzowane podejście przekształca inżynierię promptów z działalności doraźnej w systematyczny proces ciągłego doskonalenia[4]. Dla organizacji intensywnie wykorzystujących AI do generowania kodu, utworzenie dedykowanego zespołu ds. inżynierii promptów lub centrum doskonałości może pomóc w centralizacji wiedzy i przyspieszeniu rozwoju skutecznych strategii promptowania. Zespół taki może utrzymywać bibliotekę sprawdzonych szablonów promptów dla różnych zadań programistycznych i nieustannie je udoskonalać na podstawie zgromadzonego doświadczenia[12][4].

Testowanie A/B strategii promptowania

Testowanie A/B polega na tworzeniu wielu wariantów promptów dla tego samego zadania programistycznego i systematycznym porównywaniu ich wyników, aby zidentyfikować najbardziej efektywne podejście. Ta metodologia wprowadza naukową rygor do inżynierii promptów, wychodząc poza anegdotyczne wrażenia i opierając decyzje na danych[4]. Podczas wdrażania testów A/B dla promptów generujących kod, programiści powinni:

1. Tworzyć warianty promptów różniące się w specyficzny, kontrolowany sposób
2. Generować kod przy użyciu każdego wariantu
3. Ocenić wyniki za pomocą spójnych, obiektywnych metryk
4. Dokumentować wnioski dotyczące tego, które podejścia przyniosły najlepsze rezultaty i w jakich okolicznościach

Systematyczne porównanie pomaga zidentyfikować nie tylko co działa, ale dlaczego działa, budując głębsze zrozumienie zasad skutecznej inżynierii promptów[4]. Dla bardziej zaawansowanych testów organizacje mogą wdrożyć zautomatyzowane systemy oceny, które analizują wygenerowany kod względem zdefiniowanych kryteriów jakości, umożliwiając szybsze i bardziej kompleksowe porównanie różnych podejść do promptowania.

Nauka na podstawie nieudanych promptów

Niektóre z najcenniejszych wniosków w inżynierii promptów pochodzą z analizy, dlaczego niektóre prompty nie dają oczekiwanych rezultatów. „Przyjęcie podejścia eksperymentalnego pozwala testować różne sformułowania, układy i wskazówki kontekstowe, aby znaleźć optymalną konfigurację,” zauważa jeden z ekspertów[4]. Systematycznie dokumentując i analizując nieudane prompty, programiści mogą identyfikować typowe pułapki i opracowywać strategie, aby ich unikać. Ta negatywna wiedza jest często równie cenna, co pozytywne przykłady udanych promptów, ponieważ pomaga zdefiniować granice skutecznej inżynierii promptów[4]. Organizacje powinny ustanowić procesy dzielenia się wnioskami wyciągniętymi zarówno z udanych, jak i nieudanych podejść do promptowania, budując zbiorową bazę wiedzy, która przyspiesza rozwój wiedzy specjalistycznej w zakresie inżynierii promptów w całym zespole.

Zaawansowana technika 10: Prompt-tuning dla kodu specyficznego dla domeny

Ostatnia zaawansowana technika polega na dostrajaniu promptów dla konkretnych domen programistycznych, takich jak systemy wbudowane, tworzenie stron internetowych lub data science, aby wykorzystać wzorce i najlepsze praktyki specyficzne dla danej domeny[13].

Szablony promptów specyficzne dla domeny

Różne domeny programistyczne mają odrębne wzorce, idiomy i najlepsze praktyki, które powinny być odzwierciedlone w generowanym kodzie. Tworzenie szablonów promptów specyficznych dla domeny obejmuje opracowywanie wyspecjalizowanych frameworków, które uwzględniają te specyficzne dla domeny aspekty[13]. W przypadku tworzenia stron internetowych mogą to być aspekty związane z responsywnym designem, dostępnością i kompatybilnością między przeglądarkami. W przypadku systemów wbudowanych może to być skupienie się na efektywności pamięci, deterministycznym zachowaniu i interakcjach sprzętowych. Tworząc szablony dostosowane do konkretnych domen, programiści mogą zapewnić, że agent AI generuje kod zgodny z oczekiwaniami i najlepszymi praktykami specyficznymi dla danej domeny[13]. Szablony te służą jako punkty wyjścia, które można dalej dostosowywać do konkretnych projektów w danej domenie, zapewniając zarówno spójność, jak i elastyczność.

Włączanie wiedzy specyficznej dla domeny

Skuteczne promptowanie specyficzne dla domeny wymaga wyraźnego włączenia odpowiedniej wiedzy i najlepszych praktyk z danej domeny. „Wykrywanie clickbaitów zyskało znaczną uwagę ze względu na wzrost rozpowszechnienia clickbaitów na platformach mediów społecznościowych,” zauważa jedno ze źródeł omawiając konkretne zastosowanie domeny[13]. Podobnie, podczas promptowania kodu w wyspecjalizowanych domenach, wyraźne odwoływanie się do specyficznych dla domeny koncepcji, wzorców i standardów pomaga zapewnić, że agent AI wykorzystuje odpowiednią wiedzę. To wyraźne kadrowanie domeny może obejmować:

• Odwołania do specyficznych dla domeny wzorców projektowych
• Wzmianki o odpowiednich standardach i wymaganiach zgodności
• Wskazówki dotyczące specyficznych dla domeny aspektów wydajności
• Wytyczne dotyczące typowych dla domeny podejść do obsługi błędów

Poprzez wyraźne osadzenie zadania kodowania w kontekście domeny, programiści mogą nakierować agenta AI na bardziej odpowiednie i zaawansowane rozwiązania, które są zgodne z wiedzą ekspercką danej dziedziny[13].

Równoważenie wytycznych ogólnych i specyficznych dla domeny

Chociaż uwzględnienie specyficznych dla domeny aspektów jest ważne, powinno być zrównoważone z ogólnymi zasadami inżynierii oprogramowania. Najskuteczniejsze prompty specyficzne dla domeny znajdują tę równowagę, kierując agenta AI do generowania kodu, który jest zarówno odpowiedni dla danej domeny, jak i zgodny z uniwersalnymi standardami jakości oprogramowania[13]. Na przykład prompt dla systemów wbudowanych może podkreślać efektywność pamięci (aspekt specyficzny dla domeny), jednocześnie wymagając jasnej dokumentacji i modularnej konstrukcji (zasady ogólne). Takie zrównoważone podejście zapewnia, że generowany kod jest nie tylko skuteczny w swojej domenie, ale także łatwy do utrzymania i zrozumiały dla programistów, którzy mogą nie być specjalistami w danej dziedzinie. W miarę jak generowanie kodu przez AI staje się coraz bardziej zintegrowane z procesami rozwoju oprogramowania, ta równowaga między aspektami specyficznymi dla domeny a ogólnymi będzie kluczowa dla tworzenia kodu spełniającego zarówno specjalistyczne, jak i uniwersalne standardy jakości[13].

‍

Podsumowanie

Obszar inżynierii promptów dla agentów AI przeszedł ogromną ewolucję, wykraczając daleko poza podstawowe instrukcje do zaawansowanych technik wykorzystujących pełne możliwości nowoczesnych systemów AI. Dziesięć zaawansowanych technik omówionych w tym artykule — od Recursive Self-Improvement Prompting po personalizację specyficzną dla domeny — reprezentuje najnowocześniejsze podejście do współpracy człowieka z AI w rozwoju oprogramowania[10][4]. W miarę postępu w 2025 roku opanowanie tych technik będzie coraz bardziej wyróżniać ekspertów i organizacje od tych, którzy jedynie eksperymentują z kodowaniem wspomaganym przez AI. Przyszłość inżynierii promptów leży w dalszym udoskonalaniu tych technik, zwiększonej automatyzacji optymalizacji promptów oraz głębszej integracji agentów AI w procesy rozwoju oprogramowania[12].

Dla programistów chcących podnieść swoje umiejętności w inżynierii promptów, droga naprzód obejmuje zarówno systematyczną naukę, jak i konsekwentną praktykę. Zacznij od opanowania podstawowych technik, zanim przejdziesz do bardziej zaawansowanych podejść. Stwórz osobistą bibliotekę skutecznych promptów dla typowych zadań programistycznych i nieustannie je udoskonalaj na podstawie wyników[4]. Pamiętaj, że skuteczna inżynieria promptów nie polega na znalezieniu jednego „idealnego promptu”, lecz na rozwijaniu systematycznego podejścia do komunikacji z AI, które konsekwentnie przynosi wysokiej jakości rezultaty w różnych wyzwaniach programistycznych[3]. Jak zauważył jeden z ekspertów, „Im precyzyjniejsze twoje cele, tym lepsze wyniki”[3]. Ta zasada stanowi fundament całej skutecznej inżynierii promptów — jasna komunikacja intencji prowadzi do precyzyjnej realizacji przez agentów AI.

Poprzez wdrażanie tych zaawansowanych technik i dostosowywanie ich do swojego specyficznego kontekstu rozwoju, możesz przekształcić agentów AI z podstawowych asystentów w potężnych współpracowników, którzy znacząco zwiększą twoje możliwości programistyczne i produktywność. Era zaawansowanej inżynierii promptów nadeszła, a wraz z nią nowa granica w rozwoju oprogramowania wspomaganego AI[12][4].

‍

Skalowanie llm od prototypu do produkcji

Wybór dużego modelu jezykowego przewodnik

Ai i boty wydajniejsze czaty internetowe

‍