Prompt engineering para distintos lenguajes: Python, JavaScript y PHP

Introducción

El prompt engineering es una técnica crucial para obtener código de calidad cuando se trabaja con inteligencia artificial (IA) generativa. Cada lenguaje de programación tiene sus propias características, desafíos y mejores prácticas que deben ser tenidos en cuenta al diseñar prompts. En este artículo, exploraremos cómo adaptar el prompt engineering a Python, JavaScript y PHP, tres de los lenguajes más utilizados en desarrollo web y backend.

Explicación principal con ejemplos

1. Python

Python es un lenguaje orientado a objetos que se destaca por su claridad y facilidad de uso. Para generar código eficazmente utilizando LLMs, es crucial entender cómo estructurar prompts para aprovechar al máximo las capacidades de Python.

Ejemplo de prompt:

# Prompt para generar una función en Python que calcula la media de una lista de números

def calcular_media(lista_numeros):
    # Código generado por el LLM

2. JavaScript

JavaScript es un lenguaje de scripting multiparadigma muy popular, especialmente en desarrollo web. Sus características dinámicas y su versatilidad hacen que los prompts sean diferentes a los de otros lenguajes.

Ejemplo de prompt:

// Prompt para generar una función en JavaScript que calcula la media de un array de números

function calcularMedia(arrayNumeros) {
    // Código generado por el LLM
}

3. PHP

PHP es otro lenguaje backend popular, con características que lo hacen único y desafiantes para el prompt engineering.

Ejemplo de prompt:

// Prompt para generar una función en PHP que calcula la media de un array de números

function calcularMedia($arrayNumeros) {
    // Código generado por el LLM
}

Errores típicos / trampas

A medida que se trabaja con prompts para distintos lenguajes, es importante estar alerta a ciertos errores comunes y desafíos. A continuación, encontrará algunas de las principales trampas y cómo evitarlas.

1. Inconsistencia en la semántica: Los LLMs pueden confundirse fácilmente con el uso de terminología específica para cada lenguaje. Por ejemplo, "list" en Python se traduce directamente a array o list en JavaScript/PHP.
2. Variables globales vs locales: En JavaScript y PHP, es crucial especificar claramente si una variable debe ser global o local. No hacerlo puede llevar al código no deseado.
3. Uso incorrecto de tipos: Python es un lenguaje dinámico pero tiene tipos explícitos que pueden confundir a los LLMs. Es mejor usar los tipos explícitos cuando sea posible.

Checklist accionable

Para mejorar la calidad del código generado por los LLMs, siga estos pasos:

1. Especifique el lenguaje y versión: Incluya directamente en el prompt el nombre del lenguaje y su versión específica.
2. Agregue restricciones técnicas: Detalle cualquier dependencia o framework específico que debe incluirse en el código.
3. Mencione el estilo de codificación: Proporcione pautas estilísticas específicas para mantener coherencia en el código generado.
4. Use ejemplos claros y concisos: Incluya ejemplos de uso del código generado para mayor claridad.
5. Haga preguntas abiertas: Pregunte al LLM sobre aspectos no claros para asegurarse de que entiende el contexto correcto.

Cierre con "Siguientes pasos"

Siguientes pasos

• Practique la técnica: Pruebe los prompts y ajuste según sea necesario.
• Revisar y documentar: Documente todos los prompts utilizados para futuras referencias.
• Evalúe el rendimiento: Mida regularmente cómo se está utilizando cada lenguaje en sus proyectos y ajuste los prompts en consecuencia.

Siguiendo estos consejos, puede mejorar significativamente la calidad del código generado por LLMs en Python, JavaScript y PHP, ayudando a acelerar y optimizar su flujo de trabajo.