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。
Prompt Engineering Patterns für Entwickler
Lernen Sie essenzielle Techniken wie Chain-of-Thought und ReAct, um mit Hilfe von AI zuverlässigen Code zu generieren.
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Über diesen Kurs
Da AI-Tools zu einem integralen Bestandteil der Softwareentwicklung werden, ist das Schreiben effektiver Prompts eine entscheidende Fähigkeit für jeden Entwickler. Geben Sie sich nicht länger mit unvorhersehbaren Code-Ausgaben zufrieden und lernen Sie, wie Sie die AI anleiten, strukturierte, zuverlässige und logische Ergebnisse zu liefern. Dieser textbasierte Kurs führt in die Kernkonzepte des Prompt Engineering ein, die speziell auf Programmieraufgaben zugeschnitten sind. Sie werden untersuchen, wie Sie Ihre Anfragen strukturieren, den Kontext verwalten und fortgeschrittene kognitive Muster anwenden, um AI-generierten Code zu verbessern.
Was Sie lernen werden: Verstehen Sie grundlegende Prompt Engineering Konzepte, System-Prompts und Kontextmanagement. Wenden Sie Chain-of-Thought Reasoning an, um komplexe Programmierprobleme zu zerlegen. Implementieren Sie das ReAct-Muster für dynamische Problemlösung und Logikgenerierung. Üben Sie Reflexionstechniken, um der AI zu helfen, ihre eigenen Code-Snippets selbst zu korrigieren und zu debuggen. Erkunden Sie grundlegende Retrieval-Augmented Generation (RAG) Konzepte, um AI-Antworten in Ihrem spezifischen technischen Kontext zu verankern.
Der Kurs beginnt mit der wesentlichen Terminologie und der Anatomie eines guten Prompts, bevor er zu praktischen, textbasierten Beispielen für fortgeschrittene Muster übergeht. Sie werden klare Erklärungen lesen und code-fokussierte Prompt-Snippets analysieren, um Ihre Intuition aufzubauen. Dieser Kurs wurde für Anfänger in der Entwicklung und Coding-Enthusiasten konzipiert und erfordert keine vorherige AI-Expertise. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die Art und Weise, wie Sie in Ihrem Entwicklungs-Workflow mit AI zusammenarbeiten, zu transformieren.
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2 Std. 42 Min. praktische Inhalte
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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.
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