Når og hvordan bruke forskjellige typer promptstrategier for å oppnå ønsket resultat med AI-modeller?

Når vi jobber med AI-modeller for programmering eller problemløsning, har vi flere forskjellige måter å strukturere promptene på for å få de beste resultatene. Disse tilnærmingene varierer i henhold til kompleksiteten i oppgaven, klarheten i hva som etterspørres, og hvor presist vi ønsker at AI-modellen skal svare. Hver metode har sine egne fordeler og utfordringer, og det er viktig å velge den rette tilnærmingen for den spesifikke oppgaven.

One-shot og few-shot prompting gir modellen eksempler på hvordan en oppgave skal løses, noe som kan bidra til å redusere usikkerheten rundt formatet eller stilen vi ønsker. Med one-shot prompting gir vi ett eksempel på input og ønsket output, mens few-shot prompting innebærer at vi gir flere eksempler, typisk mellom to og fem. Denne metoden er særlig nyttig når vi ønsker å oppnå et bestemt format eller når oppgaven er litt mer kompleks og krever et hint om hvordan man kan løse den. For eksempel, hvis vi vil ha pseudokode i en spesifikk stil, kan vi gi et eksempel på hvordan en matematisk funksjon som beregner faktorialen er skrevet i pseudokode, og deretter be AI-modellen om å gjøre det samme med en annen instruksjon. På denne måten kan vi veilede modellen til å bruke den ønskede strukturen og stilen, og forbedre nøyaktigheten av svaret.

Context window er en viktig faktor å være oppmerksom på når vi utformer promptene. Dette refererer til mengden tekst (i form av tokens) som en modell kan prosessere i en enkelt interaksjon. Når vi gir eksempler eller inkluderer mye informasjon i prompten, kan dette bruke opp en stor del av kontekstvinduet. Når dette skjer, kan det være en utfordring å få plass til både instruksjonene og modellenes svar, spesielt for mer komplekse oppgaver. Hvis prompten er for lang, kan det føre til at modellen mister viktige deler av informasjonen, noe som kan føre til at svaret blir mindre presist.

Rolletilnærming, eller role prompting, er en annen effektiv teknikk der vi ber AI-modellen om å anta en bestemt rolle eller identitet for å få et mer spesifikt svar. Hvis vi for eksempel ber modellen om å opptre som en Python-instruktør, kan vi få en mer detaljert forklaring på koden eller en mer pedagogisk tilnærming til et problem. Hvis vi ber modellen om å anta rollen som en sikkerhetsanalytiker, vil den være mer fokusert på potensielle sikkerhetssårbarheter. Dette kan være svært nyttig for å få svar som er tilpasset et spesifikt behov, og det kan også gjøre svaret mer presist og tilpasset.

Når vi bruker disse teknikkene, er det viktig å ha et klart mål for hva vi ønsker å oppnå. For mer enkle oppgaver kan zero-shot prompting være tilstrekkelig, men for mer komplekse problemer kan det være nødvendig å bruke en mer sofistikert metode som involverer eksempler, trinnvis resonnement, eller rollespill. Det er også viktig å huske på begrensningene som følger med kontekstvinduet, da for lange og komplekse prompt kan føre til at modellen ikke kan prosessere all informasjonen, noe som kan gå ut over resultatets kvalitet. Hver teknikk har sine fordeler, men ved å forstå hvordan og når man skal bruke dem, kan man effektivt utnytte modellens potensial for å løse problemer på en presis og effektiv måte.

Hvordan juniorutviklere kan blomstre sammen med AI: Nøkkelferdigheter for å forbli relevant

Tenk deg en vanlig oppgave for en juniorutvikler: å implementere et nytt API-endepunkt basert på eksisterende mønstre. Tidligere kunne dette ta en hel dag med koding og testing. Med hjelp av AI kan implementeringstiden reduseres til en time, men de viktigste ferdighetene forblir de samme: å forstå systemets arkitektur godt nok til å spesifisere kravene, gjennomgå generert kode for sikkerhetshensyn og kanttilfeller, samt å sikre at implementeringen er konsistent med eksisterende mønstre og skriver grundige tester for å verifisere forretningslogikken. Disse ferdighetene kan ikke tilegnes bare ved å følge opplæringsprogrammer eller be AI om å skrive koden – de krever praktisk erfaring med produksjonssystemer og veiledning fra erfarne ingeniører.

For å håndtere denne utviklingen på en effektiv måte, er det viktig å investere i egen utvikling. Her er noen viktige områder å fokusere på.

Lær grunnleggende konsepter – Ikke hopp over "hvorfor"

Det kan være fristende å stole på AI for å få svar på alle spørsmål (“Hvordan gjør jeg X i Python?”) uten å virkelig absorbere de underliggende konseptene. Motstå denne fristelsen. Bruk AI som en veileder, ikke bare en svarmaskin. Når AI gir deg et kodeutdrag, spør hvorfor det valgte den tilnærmingen, eller be den forklare koden linje for linje. Sørg for at du forstår konsepter som datastrukturer, algoritmer, minnehåndtering og samtidighet uten å alltid lene deg på AI. Å ha en solid mental modell gjør det lettere å oppdage og rette feil i AI-generert kode. Hvis du ikke engasjerer deg i “hvorfor” bak AIens valg, kan du ende opp med å lære mindre, og det vil hemme utviklingen din.

Øv på problemløsning og debugging uten AI

Fokusér på testing og verifisering

Som juniorutvikler er en av de beste vanene du kan utvikle å skrive tester for koden din. Dette gjelder spesielt dersom du benytter AI til å generere kode. Når du får et kodeutdrag fra en stor språkmodell (LLM), bør du ikke anta at det er korrekt uten videre – utfordre det. Skriv enhetstester (eller bruk manuelle tester) for å kontrollere om koden håndterer kravene og kanttilfeller på riktig måte. Dette har to fordeler: det fanger feil i AI-koden og trener deg til å tenke på hva som er forventet at koden skal gjøre før du stoler på implementeringen. Ved å skrive tester, lærer du også hvordan du bruker testverktøy, hvordan du gjør utforskende manuell testing, og hvordan du systematisk kan reprodusere feil.

Bygg et blikk for vedlikeholdbarhet

Utvikle ferdigheter i prompting og verktøybruk (på en fornuftig måte)

Det er ingen tvil om at “prompt engineering” – ferdigheten i å samhandle effektivt med AI-verktøy – er en nyttig kompetanse. Som juniorutvikler bør du lære hvordan du stiller spørsmål til AI, gir det riktig kontekst og itererer på forespørsler for å forbedre utdataene. Men det er viktig å huske på at god prompting ofte er et tegn på at du forstår problemet godt. Hvis du finner at du ikke får AI til å gjøre det du vil, kan det være et tegn på at du selv trenger å klargjøre forståelsen først. Eksperimenter med forskjellige AI-verktøy for å lære hva de er gode på og hvor de har begrensninger. Ved å integrere AI i arbeidsflyten, kan du bli en mer produktiv utvikler – men aldri tro at det AI produserer er feilfritt.

Når du utvikler ferdigheter som dekker de 30 % av arbeidet som AI ikke kan gjøre, forstår du at det handler om mer enn bare å generere kode. Det handler om å bruke AI som et verktøy for å fremme din egen forståelse og ferdigheter.

Hvordan AI Revolusjonerer Utvikling av Webapplikasjoner: En Ny Tilnærming til Koding

I dagens teknologiøkosystem har kunstig intelligens (AI) blitt et viktig verktøy for utviklere, og det har gjort det lettere for både erfarne og nye programmerere å bygge effektive webapplikasjoner. Bruken av AI, som for eksempel Replit’s Ghostwriter eller GitHub Copilot, gir utviklere muligheten til å automatisere repetitive oppgaver og fokusere på mer kreative og komplekse aspekter av koding. En erfaren utvikler kan bruke AI-assistenter til å sette opp grunnleggende funksjoner og logikk i webprosjekter, og på denne måten forbedre både hastigheten og kvaliteten på utviklingen.

Dette eksempelet viser hvordan AI kan fjerne hindringer for personer uten spesialisert programmeringserfaring, og åpner opp for at flere kan lage applikasjoner som ellers ville blitt sittende på vent i en utviklingskø. Denne trenden, som jeg kommer til å utforske mer inngående i Kapittel 10, handler om hvordan AI gjør det lettere for individer å skape tilpasset programvare uten å være fullverdig programmerere. Et annet relevant eksempel er et lite startup-team, bestående av to medgründere, hvor den tekniske medgründeren benyttet seg av AI for å bygge en MVP (minimum viable product) på rekordtid. Ved å bruke AI til å generere en moderne webapplikasjon, kunne han raskt sette opp en server-side rendering (SSR) React frontend med Next.js og et enkelt Node API. AI-en ble også brukt til å implementere funksjoner som sosial pålogging, bildefileropplasting, og integrasjoner med API-er for naturlig språkbehandling (NLP). På bare noen få måneder klarte han å lage en fungerende prototype som kunne vises til investorer og som til og med tillot beta-brukere å registrere seg.

Det som er spesielt med disse eksemplene, er at de viser hvordan AI kan akselerere utviklingen av en webapplikasjon uten å erstatte de tekniske ferdighetene til en utvikler. I stedet for å bruke tid på å skrive all koden manuelt, kan AI hjelpe til med de repetetive og enklere oppgavene, slik at utvikleren kan fokusere på mer kritiske og kreative deler av applikasjonen. Et slikt samarbeid mellom menneske og maskin er ikke bare tidsbesparende, men også en måte å få gjennomført prosjekter på som ellers ville vært for tidkrevende eller dyre for små team.

Samtidig er det viktig å forstå at AI-støttet koding ikke er en "magisk løsning". AI kan gjøre kodingen raskere, men resultatet er ikke alltid perfekt. Når et produkt skal videreutvikles og modnes, er det fortsatt nødvendig med menneskelig innsikt og kontroll. Dette ble tydelig da startup-grunnleggerne i eksempelet måtte ansette flere utviklere for å polere produktet og forbedre skalerbarheten. AI-koden var forståelig, men det var nødvendig med refaktorering for å sikre at applikasjonen kunne håndtere høyere trafikk og kompleksitet.

I tillegg, selv om AI kan gjøre utviklingen raskere, er det også en risiko forbundet med å stole på automatisk generert kode. I noen tilfeller kan det oppstå sikkerhetshull som utvikleren ikke nødvendigvis er klar over. For eksempel kan AI generere kode som inneholder hardkodede API-nøkler eller andre følsomme data, noe som kan føre til alvorlige sikkerhetsproblemer hvis det ikke oppdages og rettes. Denne risikoen understreker viktigheten av grundig testing og gjennomgang av koden før den tas i produksjon. Selv om AI kan være en kraftig assistent, er det menneskets ansvar å sikre at løsningen er trygg og pålitelig.

Det er også verdt å merke seg at AI kan bidra til utviklere som kanskje ikke har spesialisert kunnskap på alle områder. En utvikler som ikke er ekspert på et spesifikt språk eller en teknologi kan fortsatt benytte seg av AI for å generere kode i disse områdene, og dermed minimere gapet i kompetanse. Dette åpner muligheten for at flere kan bidra til utviklingsprosessen, og skaper en mer demokratisk tilnærming til programvareutvikling.

For å oppnå best mulig resultater med AI-hjulpet koding er det viktig å følge noen grunnleggende prinsipper: sørg for at kommunikasjonen med AI-en er tydelig, at koden blir grundig verifisert for feil, og at man ikke bare bruker AI til å generere kode, men også til å hjelpe med andre oppgaver som testing, brainstorming og design av datamodeller. Det er også essensielt at utvikleren tar ansvar for hele arkitekturen og kvaliteten på prosjektet, og bruker AI som et supplement til sitt eget arbeid, ikke som en erstatning.