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Documentation Index

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Se stai leggendo questo, probabilmente conosci già alcuni casi d’uso e limiti degli LLM. Migliori sono il prompt e il contesto che fornisci al modello, migliore sarà il risultato. Allo stesso modo, anche con Devin Desktop esistono best practice per creare prompt più efficaci, ottenere il massimo dallo strumento e ricevere codice della migliore qualità possibile, così da accelerare i tuoi flussi di lavoro.
Per attività più complesse che potrebbero richiedere di @-menzionare blocchi di codice specifici, usa Chat invece di Command.

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Componenti di un prompt di alta qualità

  • Obiettivo o risultato chiaro
    • Cosa stai chiedendo al modello di produrre?
    • Stai chiedendo al modello un piano? Nuovo codice? Un refactor?
  • Tutto il contesto pertinente per svolgere le attività
    • Hai usato correttamente le @-mention per assicurarti che sia incluso il contesto corretto?
    • C’è qualche contesto specifico del cliente che potrebbe non essere chiaro a Devin Desktop?
  • Vincoli necessari
    • Ci sono framework, librerie o linguaggi specifici che devono essere utilizzati?
    • Ci sono vincoli di complessità spaziale o temporale?
    • Ci sono considerazioni di sicurezza?

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Esempi

Esempio n. 1:
  • Non corretto: Scrivi test unitari per tutti i casi di test di un oggetto Order Book.
  • Corretto: Usando @class:unit-testing-module, scrivi test unitari per @func:src-order-book-add, verificando le eccezioni generate quando il valore è al di sopra o al di sotto dello stop loss
Esempio n. 2:
  • Non corretto: Refactor rawDataTransform.
  • Corretto: Refactor @func:rawDataTransform trasformando il ciclo while in un ciclo for e utilizzando la stessa struttura dati in output di @func:otherDataTransformer
Esempio n. 3:
  • Non corretto: Crea un nuovo Button per il Contact Form.
  • Corretto: Crea un nuovo componente Button per @class:ContactForm usando la guida di stile in @repo:frontend-components con l’etichetta “Continue”