ABA: Dies ist Teil unserer Prompt Foundation Series, in der wir alleine und mit Experten verschiedene Prompt-Frameworks für unterschiedliche Gruppen und Anwendungsfälle erkunden.

Dies ist ein erneut veröffentlichen von Stigs Artikel auf LinkedIn.

Einführung

In der dynamischen Welt der künstlichen Intelligenz kann die Art und Weise, wie wir mit KI-Modellen wie ChatGPT interagieren, die von uns erzielten Ergebnisse erheblich beeinflussen. Für Softwarearchitekten, Manager und Entwickler ist die Beherrschung der Kunst des Prompt Engineering nicht nur eine Fähigkeit – es ist eine Notwendigkeit. Dieser Leitfaden befasst sich mit neun strukturierten Prompting-Frameworks und bietet Einblicke in ihre Anwendung und Wirksamkeit in verschiedenen technischen Szenarien.

Übersicht über Frameworks

Stig bietet eine praktische Einführung in die folgenden Frameworks:

Sie können im Inhaltsverzeichnis auf die Frameworks klicken, die Sie interessieren, um sich die Beispiele anzusehen:

Inhaltsverzeichnis

• Einführung
• Übersicht über Frameworks
  • APE (Aktion, Zweck, Erwartung)
  • RACE (Rolle, Aktion, Kontext, Erwartung)
  • COAST (Kontext, Ziel, Aktionen, Szenario, …
  • TAG (Aufgabe, Aktion, Ziel)
  • RISE (Rolle, Input, Schritte, Erwartung)
  • TRACE (Aufgabe, Anforderung, Aktion, Kontext, Beispiel …
  • ERA (Erwartung, Rolle, Aktion)
  • CARE (Kontext, Aktion, Ergebnis, Beispiel)
  • ROSES (Rolle, Ziel, Szenario, Erwartetes So …
• Praktische Anwendungen
• Abschluss
  • Ein ansprechender Aufruf zum Handeln
• Über den Autor

APE (Aktion, Zweck, Erwartung)

Beispiel für Domain-Driven Design:

Aktion: „Erklären Sie das Konzept der Aggregate Roots im Domain-Driven Design.“

Zweck: „Um ihre Rolle bei der Verwaltung der Domänenlogik zu klären.“

Erwartung:„Geben Sie eine prägnante Erklärung mit einem Codierungsbeispiel.“

Analyse: APE eignet sich hervorragend für die Suche nach klaren, zielorientierten Erklärungen und ist daher ideal für das Erfassen komplexer Designmuster.

RACE (Rolle, Aktion, Kontext, Erwartung)

Beispiel für Mainframe-Migration:

Rolle:„Fungieren Sie als Migrationsexperte.“

Aktion: „Beschreiben Sie die Schritte zur Migration eines COBOL-basierten Mainframe-Systems zu einer Cloud-basierten Lösung.“

Kontext: „In Anbetracht eines Bankensystems mit hohen Transaktionsvolumina.“

Erwartung: „Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Minimierung von Ausfallzeiten.“

Analyse:RACE ist besonders effektiv für Aufgaben, die rollenspezifisches Wissen erfordern, wie etwa detaillierte Migrationsstrategien.

COAST (Kontext, Ziel, Aktionen, Szenario, Aufgabe)

Beispiel für ereignisgesteuerte Architektur:

Kontext: „In einer Mikroservices-Umgebung.“

Objektiv: „Implementieren Sie eine ereignisgesteuerte Architektur.“

Aktionen: „Erläutern Sie detailliert den Vorgang zum Einrichten eines Event-Busses.“

Szenario: „Umgang mit Echtzeit-Datenverarbeitung.“

Aufgabe: „Entwerfen Sie einen skalierbaren Mechanismus zur Ereignisbehandlung.“

Analyse: COAST bietet einen umfassenden Ansatz, perfekt für vielschichtige architektonische Herausforderungen.

TAG (Aufgabe, Aktion, Ziel)

Beispiel für Agile-Methodik:

Aufgabe: „Übernehmen Sie agile Praktiken in der Softwareentwicklung.“

Aktion: „Erstellen Sie eine Vorlage für die Sprintplanung.“

Ziel: „Um den Entwicklungsprozess zu optimieren und die Zusammenarbeit im Team zu verbessern.“

Analyse: TAG ist unkompliziert und effektiv für Aufgaben mit einem klaren Ziel, wie etwa die Implementierung bestimmter Methoden.

RISE (Rolle, Input, Schritte, Erwartung)

Beispiel für die Integration von Altsystemen:

Rolle: „Als Fachkraft für Systemintegration.“

Eingang: „Informationen zu bestehenden Legacy-Systemen und neuen Technologien.“

Vorgehensweise: „Beschreiben Sie den Prozess der Integration von Legacy-Systemen mit modernen APIs.“

Erwartung: „Ein detaillierter Integrationsplan mit minimalen Systemunterbrechungen.“

Analyse: RISE eignet sich hervorragend für Szenarien, die schrittweise Prozesse erfordern, und ist ideal für komplexe Integrationen.

TRACE (Aufgabe, Anforderung, Aktion, Kontext, Beispiel)

Beispiel für Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD):

Aufgabe: „Richten Sie eine CI/CD-Pipeline ein.“

Anfrage: „Führen Sie mich durch den Einrichtungsprozess.“

Aktion: „Geben Sie jede Phase der Pipeline-Erstellung detailliert an.“

Kontext: „Für eine Java-basierte Webanwendung.“

Beispiel: „Fügen Sie als Referenz eine Beispiel-Jenkins-Datei bei.“

Analyse: TRACE bietet einen detaillierten, beispielbasierten Ansatz, der für komplizierte Einrichtungsaufgaben von Vorteil ist.

ERA (Erwartung, Rolle, Aktion)

Beispiel für Cloud-Sicherheit:

Erwartung: „Entwickeln Sie eine robuste Cloud-Sicherheitsstrategie.“

Rolle: „Als Cloud-Sicherheitsexperte.“

Aktion: „Identifizieren Sie wichtige Sicherheitsmaßnahmen für eine Hybrid-Cloud-Umgebung.“

Analyse: ERA ist für ergebnisorientierte Aufgaben effektiv, insbesondere in Spezialbereichen wie der Cloud-Sicherheit.

CARE (Kontext, Aktion, Ergebnis, Beispiel)

Beispiel zur Datenmigration:

Kontext: „Wechsel von einer relationalen Datenbank zu einer NoSQL-Datenbank.“

Aktion: „Erklären Sie den Prozess der Datenmigration.“

Ergebnis: „Sorgen Sie für Datenintegrität und minimale Ausfallzeiten.“

Beispiel: „Stellen Sie eine Fallstudie einer ähnlichen Migration bereit.“

Analyse: CARE ist ideal für Aufgaben, bei denen das Verständnis des Kontexts und das Sehen von Beispielen zu einer besseren Planung und Ausführung führen kann.

ROSES (Rolle, Ziel, Szenario, erwartete Lösung, Schritte)

Beispiel für Skalierbarkeitsplanung:

Rolle: „Als Skalierbarkeitsberater.“

Objektiv: „Planen Sie die Skalierung einer Webanwendung mit hohem Datenverkehr.“

Szenario: „Wir erwarten im nächsten Jahr einen Anstieg des Benutzerverkehrs um 300%.“

Lösung: „Eine skalierbare Architektur, die die Leistung aufrechterhält.“

Vorgehensweise: „Skizzieren Sie die erforderlichen architektonischen Änderungen.“

Analyse: ROSES ist umfassend und detailliert und eignet sich für die Planung und Durchführung komplexer Skalierbarkeitsprojekte.

Praktische Anwendungen

Indem diese Frameworks auf spezifische IT-Konzepte zugeschnitten werden, können Technikexperten nicht nur ihre Interaktionen mit ChatGPT optimieren, sondern auch tiefere Einblicke in komplexe Themen gewinnen. Ob es darum geht, ein Designmuster in Domain-Driven Design zu verstehen oder eine umfassende Systemmigration zu planen, diese Frameworks bieten einen strukturierten Ansatz, um detaillierte und relevante Antworten von der KI zu erhalten.

Abschluss

Bei effektivem Prompt Engineering geht es nicht nur darum, KI-Tools zu beherrschen; es geht darum, die Art und Weise zu verändern, wie wir komplexe IT-Herausforderungen angehen. Durch die strategische Auswahl des richtigen Frameworks für jede Aufgabe können Softwarearchitekten, Manager und Entwickler mit ChatGPT tiefere Einblicke und aussagekräftigere Interaktionen erzielen.

Ein ansprechender Aufruf zum Handeln

Jetzt wende ich mich an Sie, die innovativen Köpfe in der Softwarearchitektur und -entwicklung. So können Sie aktiv mitwirken:

• Herausforderung angenommen: Wählen Sie eines der Frameworks aus und wenden Sie es auf ein aktuelles Problem oder Konzept an, an dem Sie arbeiten. Wie hat das Framework das Ergebnis beeinflusst?
• Teilen Sie Ihre Geschichte: Posten Sie Ihre Erfahrungen auf LinkedIn. Welches Framework haben Sie gewählt? Was war die Aufgabe und wie hat ChatGPT reagiert? Markieren Sie Ihren Beitrag mit #ChatGPTFrameworksChallenge damit wir alle mitmachen und voneinander lernen können.
• Zusammenarbeiten und diskutieren: Kommentieren Sie diesen Artikel oder freigegebene Beiträge mit Ihren Erkenntnissen. Welches Framework finden Sie am effektivsten? Haben Sie Vorschläge für Änderungen oder Verbesserungen?
• Verbreiten Sie das Wissen: Ermutigen Sie Ihre Kollegen, sich der Herausforderung zu stellen. Je vielfältiger unsere Szenarien, desto umfassender wird unser gemeinsames Verständnis sein.

Durch Ihre Teilnahme vertiefen Sie nicht nur Ihr eigenes Verständnis, sondern tragen auch zu einem wachsenden Wissensschatz bei, der der gesamten Tech-Community zugute kommen kann. Lassen Sie uns gemeinsam das Potenzial der KI in der Softwareentwicklung erkunden und den Weg für innovative Lösungen ebnen.

Werden Sie Mitglied der #ChatGPTFrameworksChallenge heute und lassen Sie uns die KI-Interaktion zu einem Eckpfeiler unseres Problemlösungs-Toolkits machen!

Über den Autor

Lernen Sie Stig Korsholm kennen, einen Technik-Enthusiasten und KI-Fan, der gerne in die neuesten Trends und Innovationen in der Welt der künstlichen Intelligenz eintaucht. Stig ist derzeit Lead Domain Architect bei Bankdata und verfügt über umfassende Erfahrung in Technologie im Finanz- und Bankwesen.

Als Gastautor teilt Stig seine einzigartigen Erkenntnisse und Erfahrungen und macht komplexe Themen für alle zugänglich und spannend. Mit seinem Talent, Technologie mit realen Anwendungen zu verbinden, ist es ihm ein Herzensanliegen, Unternehmen dabei zu helfen, die Leistungsfähigkeit der KI zu nutzen, um erfolgreich zu sein.

Wenn er nicht gerade schreibt oder neue Technologien erforscht, knüpft er Kontakte zu anderen Innovatoren und tauscht inspirierende Ideen aus.

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