AI Prompt Engineering · Leçon

Génération de code avec les LLM

Rédigez des invites pour générer des extraits de code, des fonctions ou des scripts complets dans différents langages de programmation.

Génération de code avec les LLM est une leçon AI Prompt Engineering gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 1 sur 3. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage AI Prompt Engineering, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours AI Prompt Engineering comprend 3 leçons au total.

Générer du code avec des LLM

Bienvenue dans la génération de code avec les grands modèles de langage (LLM) ! Cette leçon explique comment tirer parti des LLM pour générer du code à votre place.

Les LLM peuvent générer des extraits de code, des fonctions ou même des programmes complets à partir de vos descriptions en langage naturel. Cela peut accélérer considérablement le développement, automatiser le code répétitif et faciliter l'apprentissage d'une nouvelle syntaxe.

Extraits de code simples

Commençons par une demande simple. Vous pouvez demander à un LLM de générer un petit morceau de code pour une tâche précise. Soyez toujours clair sur ce que vous voulez !

Essayez d'exécuter cet exemple Python simple :

# main.py
def greet_user(name):
    return f"Hello, {name}!"

if __name__ == "__main__":
    message = greet_user("CoddyKit Learner")
    print(message)

Préciser le langage de programmation

Il est essentiel d'indiquer explicitement le langage de programmation souhaité. Les LLM sont multilingues ; les guider vers la syntaxe correcte est déterminant.

Voici comment demander une méthode Java simple :

// Main.java
public class Main {
  // This method calculates the square of a number
  public static int square(int num) {
    return num * num;
  }

  public static void main(String[] args) {
    int result = square(5);
    System.out.println("Square of 5 is: " + result);
  }
}

Générer une fonction

Au-delà des extraits, vous pouvez demander aux LLM de générer des fonctions complètes. Décrivez le rôle de la fonction, ses entrées et ce qu'elle doit renvoyer.

Générons une fonction Python qui vérifie si un nombre est premier :

# main.py
def is_prime(number):
    if number < 2:
        return False
    for i in range(2, int(number**0.5) + 1):
        if number % i == 0:
            return False
    return True

if __name__ == "__main__":
    print(f"Is 7 prime? {is_prime(7)}")
    print(f"Is 10 prime? {is_prime(10)}")

Ajouter des contraintes précises

Pour obtenir du code plus précis, ajoutez des contraintes. Elles peuvent porter sur les types des entrées et des sorties, la gestion des erreurs, des algorithmes précis ou les performances.

Voici une fonction Python qui inclut une gestion élémentaire des erreurs liées à la division :

# main.py
def safe_divide(numerator, denominator):
    if denominator == 0:
        return "Error: Cannot divide by zero!"
    return numerator / denominator

if __name__ == "__main__":
    print(f"10 / 2 = {safe_divide(10, 2)}")
    print(f"5 / 0 = {safe_divide(5, 0)}")

Générer des programmes complets

Les LLM peuvent même générer des programmes complets et exécutables. Vous devrez fournir une description détaillée de l'objectif du programme, de ses fonctionnalités et de la sortie souhaitée.

Essayons de générer un programme Java simple qui calcule l'aire d'un rectangle :

// Main.java
public class Main {
  public static void main(String[] args) {
    // Define rectangle dimensions
    double length = 10.5;
    double width = 4.0;

    // Calculate area
    double area = length * width;

    // Print the result
    System.out.println("Rectangle Length: " + length);
    System.out.println("Rectangle Width: " + width);
    System.out.println("Area: " + area);
  }
}

Rédiger des instructions efficaces

Pour obtenir le meilleur code, retenez les conseils suivants :

Soyez explicite : indiquez clairement le langage, la tâche et le format de sortie souhaité.
Fournissez le contexte : expliquez le problème que le code doit résoudre.
Utilisez des exemples : si possible, donnez des exemples d'entrées et de sorties.
Précisez les contraintes : mentionnez la gestion des erreurs, les performances ou des bibliothèques précises.
Itérez : si la première tentative n'est pas parfaite, affinez votre instruction.

Affiner le code généré

Souvent, le premier morceau de code généré par un LLM ne correspond pas exactement à vos besoins. Ne vous inquiétez pas !

Vous pouvez utiliser des instructions de suivi pour affiner, modifier ou étendre le code. Par exemple, vous pourriez demander au LLM de :

« Ajoutez des commentaires à ce code. »
« Modifiez cette fonction pour utiliser une boucle while au lieu de for. »
« Rendez ce code plus efficace. »
« Gérez les cas limites pour les entrées négatives. »

Examiner le code généré

Bien que les LLM soient puissants, le code généré n'est pas toujours parfait. Considérez-le toujours comme un point de départ, et non comme une solution finale.

Vérifiez la correction : testez le code de manière approfondie.
Vérifiez la sécurité : les LLM peuvent parfois générer du code non sécurisé.
Comprenez-le : n'utilisez pas de code que vous ne comprenez pas.
Optimisez : recherchez les possibilités d'améliorer les performances ou la lisibilité.

Votre expertise reste essentielle !

Quiz sur la génération de code

Lesquelles des pratiques suivantes sont essentielles pour générer du code de haute qualité à l'aide d'un LLM ?

Résumé de la leçon

Dans cette leçon, nous avons étudié comment générer du code avec des LLM :

Nous avons appris à formuler des instructions pour obtenir des extraits simples, des fonctions et des programmes complets.
Nous avons souligné l'importance de préciser le langage et d'ajouter des contraintes.
Nous avons présenté les bonnes pratiques pour rédiger des instructions efficaces.
Nous avons abordé le processus d'affinement itératif et la nécessité d'examiner le code généré.

Continuez à vous entraîner pour maîtriser l'art de la génération de code !

Questions Fréquemment Posées

La leçon « Génération de code avec les LLM » est-elle gratuite ?

Oui — le texte complet de « Génération de code avec les LLM » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours AI Prompt Engineering, passe à CoddyKit PRO. Le cours AI Prompt Engineering comprend 3 leçons au total.

Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Génération de code avec les LLM » ?

Rédigez des invites pour générer des extraits de code, des fonctions ou des scripts complets dans différents langages de programmation. Tu pratiques AI Prompt Engineering avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.

Dois-je avoir de l'expérience pour commencer AI Prompt Engineering ?

Aucune expérience préalable n'est requise. AI Prompt Engineering sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 1 sur 3.

Combien de temps prend la leçon « Génération de code avec les LLM » ?

La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.

Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon AI Prompt Engineering ?

Oui. Chaque leçon AI Prompt Engineering inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.

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