Master the core principles of prompt engineering with GitHub Copilot

Summary

Este video presenta el principio de las '3 S' en la ingeniería de prompts para colaborar eficazmente con IA como GitHub Copilot. Las '3 S' son: Simple, Específico y Corto. Se enfatiza la importancia de descomponer problemas complejos en pasos simples para reducir errores y mejorar la productividad. También se recomienda proporcionar contexto específico y utilizar un lenguaje breve y directo. Al aplicar estos principios, los desarrolladores pueden optimizar sus interacciones con Copilot y mejorar sus resultados en la programación.

Takeaways

• 😀 La ingeniería de prompts se centra en colaborar eficazmente con la IA para obtener los mejores resultados.
• 😀 El 'Principio de las 3 S' incluye: Simple, Específico y Corto.
• 😀 Al formular prompts, es mejor descomponer problemas complejos en pasos simples.
• 😀 Los errores y alucinaciones en la IA pueden aumentar con solicitudes más extensas.
• 😀 Para obtener respuestas precisas, abre archivos relacionados y proporciona contexto adecuado.
• 😀 Utiliza preguntas específicas para guiar a la IA, evitando respuestas abiertas que carecen de dirección.
• 😀 La herramienta @workspace en Copilot permite personalizar las respuestas según el proyecto.
• 😀 Omitir la gramática adecuada y ser conciso puede acelerar el proceso de interacción con la IA.
• 😀 La iteración de preguntas simples y específicas es más efectiva que un prompt extenso y complicado.
• 😀 Aprender y aplicar estos principios mejora la productividad del desarrollador y la eficiencia en el uso de IA.

Q & A

¿Qué es la ingeniería de prompts?

La ingeniería de prompts se refiere a la forma en que colaboramos con una IA para obtener los mejores resultados al formular preguntas o instrucciones.

¿Qué significa el principio de las '3 S' en la ingeniería de prompts?

Las '3 S' son: Simple, Específico y Corto. Estos principios ayudan a formular mejores prompts para obtener resultados más precisos de la IA.

¿Por qué es importante mantener los problemas simples al usar Copilot?

Al mantener los problemas simples, se reduce la cantidad de código generado, lo que minimiza los errores y las 'alucinaciones' en las respuestas de Copilot.

¿Qué son las 'alucinaciones' en el contexto de Copilot?

Las 'alucinaciones' son respuestas incorrectas o inventadas que da Copilot cuando no tiene suficiente información o contexto para generar una respuesta precisa.

¿Cómo se puede mejorar el contexto para que Copilot entienda mejor el proyecto?

Se puede mejorar el contexto abriendo archivos relacionados como pestañas y utilizando el agente @workspace, que permite a Copilot acceder a información específica del proyecto.

¿Cuál es la importancia de ser específico en los prompts?

Ser específico en los prompts reduce la cantidad de conjeturas que debe hacer Copilot y aumenta la relevancia de las respuestas proporcionadas.

¿Es necesario utilizar oraciones completas al interactuar con Copilot?

No es necesario; se pueden usar fragmentos o incluso palabras clave. La claridad y la brevedad son más importantes que la gramática correcta.

¿Cómo se pueden combinar las '3 S' para obtener mejores resultados?

Se pueden combinar simplificando el problema, siendo específico en el contexto y formulando preguntas cortas para iterar sobre las respuestas hasta llegar a la solución deseada.

¿Qué estrategias se pueden usar para pedir un diseño de CSS a Copilot?

Se pueden hacer solicitudes por separado, como primero pedir un encabezado fijo, luego un pie de página fijo y finalmente un cuerpo que se desplace, en lugar de intentar hacerlo todo de una vez.

¿Por qué se recomienda verificar los resultados de Copilot?

Es recomendable verificar los resultados para asegurarse de que el código generado es correcto y se ajusta a los requisitos del proyecto, especialmente cuando se utiliza un enfoque más complejo.