Chain-of-ThoughtとReActの使い分けが具体例つきで説明されていて分かりやすかったですが、後半の実装パートはもう少し丁寧だと助かりました。
Mga Pattern ng Prompt Engineering para sa mga Developer
Alamin ang mga mahahalagang teknik tulad ng Chain-of-Thought at ReAct upang makabuo ng maaasahang code gamit ang AI.
-
💬
AI instructor
Magtanong tungkol sa anumang aralin at makakuha ng malinaw na sagot agad, anumang oras. -
🕐
Magsimula anumang oras
Walang iskedyul o deadline — mag-aral sa sarili mong bilis, kahit kailan. -
🌐
Sa Filipino
Mga aralin, gawain at sertipiko — lahat ay ganap na nasa wika mo.
Tungkol sa kursong ito
Habang ang mga AI tool ay nagiging mahalagang bahagi ng software development, ang pagsulat ng mga epektibong prompt ay isang krusyal na kasanayan para sa sinumang developer. Huwag nang makuntento sa mga hindi inaasahang code output at alamin kung paano gabayan ang AI upang makagawa ng structured, maaasahan, at lohikal na mga resulta. Ang text-based na kursong ito ay nagpapakilala sa mga pangunahing konsepto ng prompt engineering na partikular na ginawa para sa mga coding task. Susuriin mo kung paano i-structure ang iyong mga request, pamahalaan ang context, at maglapat ng mga advanced cognitive pattern upang mapabuti ang AI-generated code.
Ano ang iyong matututuhan:
- Unawain ang mga pundasyong konsepto ng prompt engineering, mga system prompt, at context management.
- Ilapat ang Chain-of-Thought reasoning upang himayin ang mga kumplikadong problema sa programming.
- I-implement ang ReAct pattern para sa dynamic na problem-solving at logic generation.
- Magsanay ng mga reflection technique upang matulungan ang AI na mag-self-correct at mag-debug ng sarili nitong mga code snippet.
- Galugarin ang mga pangunahing konsepto ng Retrieval-Augmented Generation (RAG) upang i-ground ang mga tugon ng AI sa iyong partikular na teknikal na context.
Magsisimula ang kurso sa mga mahahalagang terminolohiya at ang anatomy ng isang mahusay na prompt bago lumipat sa mga praktikal at text-based na halimbawa ng mga advanced pattern. Magbabasa ka ng mga malinaw na paliwanag at susuriin ang mga code-focused prompt snippet upang mabuo ang iyong intuition. Idinisenyo para sa mga baguhang developer at mga mahilig sa coding, ang kursong ito ay hindi nangangailangan ng paunang kadalubhasaan sa AI. Simulan ang pagbabasa ngayon upang baguhin kung paano ka nakikipagtulungan sa AI sa iyong development workflow.
Ang makukuha mo
-
📜
Certificate ng pagtatapos
Idagdag sa LinkedIn profile mo -
💬
Personal na AI tutor
Natigil sa isang aralin? Itanong sa iyong built-in na tutor ang kahit ano, kahit kailan. -
🎧
Kasama ang audio version
Mag-aral kahit saan — hindi kailangan ng screen -
♾️
Lifetime access
Bumalik anumang oras, walang expiry -
📱
Telepono o computer
Gumagana saanman, kahit anong device -
💸
14-day refund
Walang tanong -
⚡
Maikli at focused
2 oras 42 min ng practical content
Mga review (17)
Sempre achei que prompt engineering fosse só tentativa e erro, mas o curso mostra padrões concretos como Chain-of-Thought e ReAct com exemplos reais de código. Depois de aplicar as técnicas em um assistente que estou construindo no trabalho, a taxa de respostas erradas caiu bastante. A didática é direta, sem enrolação.
Endlich verstehe ich, wie ich mit ReAct und Chain-of-Thought zuverlässigeren Code aus dem Modell herausbekomme.
El curso explica muy bien los patrones de ReAct y cómo encadenar razonamientos paso a paso, cosa que antes hacía a puro tanteo. Apliqué lo aprendido en un proyecto de soporte técnico y las respuestas del modelo mejoraron bastante. Eso sí, algunos ejemplos de código están en un framework que no uso a diario, así que tuve que adaptarlos.
The Chain-of-Thought and ReAct sections genuinely improved my code-gen prompts, though I wanted one more worked example.
Genuinely leveled up my prompting skills.
O curso vai direto ao ponto sobre como estruturar prompts para reduzir alucinações do modelo. Gostei especialmente da parte de ReAct, onde o professor mostra passo a passo como o modelo decide quando usar uma ferramenta externa. Já uso isso no meu dia a dia como dev e economizei bastante tempo revisando saídas erradas.
Después de este curso por fin entiendo cómo aplicar Chain-of-Thought en mis prompts, y los resultados que obtengo del modelo son mucho más consistentes.
Wcześniej moje prompty do generowania kodu były dość przypadkowe i często musiałem wszystko poprawiać ręcznie. Ten kurs pokazał konkretne wzorce, zwłaszcza Chain-of-Thought, dzięki któremu model rozbija problem na kroki i rzadziej się myli. Sekcja o ReAct otworzyła mi oczy na to, jak łączyć rozumowanie z działaniem, co świetnie sprawdza się przy bardziej złożonych zadaniach. Wszystko podane praktycznie, z przykładami, które od razu przetestowałem u siebie. Jakość generowanego kodu naprawdę poszła w górę. Polecam każdemu programiście, który chce wycisnąć więcej z AI.
Sobrang linaw ng paliwanag tungkol sa Chain-of-Thought, hindi lang teorya kundi may actual na halimbawa ng code na pwede mo agad gamitin. Nung sinubukan ko yung ReAct pattern sa isang chatbot project ko, mas naging tama at consistent yung mga sagot. Bilis din ng takbo ng lessons kaya hindi nakakainip kahit developer ako na medyo mabilis mag-inip sa mahahabang video.
Наконец-то нашёл курс, где Chain-of-Thought и ReAct объясняют не абстрактно, а на реальных примерах кода. Попробовал применить паттерны из ReAct в своём внутреннем боте для тикетов, и качество ответов заметно выросло. Подача материала спокойная, без воды, что для меня как разработчика особенно ценно.
Great breakdown of Chain-of-Thought versus ReAct, though I wish there were more exercises on debugging failed prompts.
Solid techniques, pacing felt a bit rushed.
Saya sudah beberapa bulan coba-coba menulis prompt sendiri tanpa arah yang jelas, dan kursus ini akhirnya memberi struktur yang saya butuhkan. Penjelasan tentang Chain-of-Thought benar-benar membuka wawasan saya soal kenapa model kadang ngasih jawaban ngawur padahal pertanyaannya sederhana. Bagian ReAct juga menarik karena langsung dipraktikkan lewat studi kasus yang mirip pekerjaan sehari-hari saya sebagai developer. Satu hal yang agak mengganggu, beberapa contoh kode terasa buru-buru dijelaskan jadi saya harus pause dan ulang beberapa kali. Selain itu materinya solid dan langsung bisa dipakai di proyek kantor.
คอร์สนี้สอนเทคนิค Chain-of-Thought กับ ReAct ได้ชัดเจนมาก ทำให้พรอมต์ที่เขียนตอนนี้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำขึ้นเยอะเลย
Finally prompts that actually work reliably.
Materinya padat dan langsung kena sasaran, teknik ReAct-nya benar-benar mengubah cara saya menulis prompt untuk debugging.
Kinuha rin ng iba
⚡ Pinakamainam para magsimula
🎓 May sertipiko
Pag-develop ng Agentic AI gamit ang LangGraph at LangChain
Sertipiko
Pagsasanay
₱839
→
🔥 Sikat
🎓 May sertipiko
Panimula sa Vibe Coding: Gumawa ng mga App Nang Walang Manual Code
Sertipiko
Pagsasanay
₱839
→
🔥 Sikat
🎓 May sertipiko
AI Agents para sa Logistics: Pag-automate ng Freight Tracking
Sertipiko
Pagsasanay
₱839
→
🔥 Sikat
🎓 May sertipiko
Mga Integrasyon ng Claude MCP: Ikonekta ang AI sa Iyong Workspace
Sertipiko
Pagsasanay
₱839
→
Mga madalas itanong
Ano ang kailangan ko para sa kursong ito? +
Telepono o computer na may internet lang. Walang install, walang special hardware.
Paano ako magbabayad? +
Sa pamamagitan ng card via Stripe. Hindi namin iniimbak ang detalye ng card — secure na hinahawakan ng Stripe.
Pwede ba akong mag-refund? +
Oo — full refund sa loob ng 14 araw, walang tanong.
Hanggang kailan ang access ko? +
Habang buhay. Sa pagbili, sa iyo na ang course — balikan mo kahit kailan.
Makakakuha ba ako ng certificate? +
Oo. Pagkatapos, makakatanggap ka ng certificate na maidadagdag sa LinkedIn profile mo.
Para sa mga learner sa
Tech
Design
Finance
Marketing
Healthcare
Edukasyon
Hospitality
Manufacturing