เอบีเอ: นี่คือส่วนหนึ่งของชุด Prompt Foundation ของเรา ซึ่งเราจะสำรวจกรอบงาน prompt ต่างๆ สำหรับกลุ่มและกรณีการใช้งานที่แตกต่างกัน ทั้งด้วยตัวเราเองและร่วมกับผู้เชี่ยวชาญ

นี่คือ โพสต์ซ้ำ ของบทความของ Stig บน LinkedIn

การแนะนำ

ในโลกที่เต็มไปด้วยพลวัตของปัญญาประดิษฐ์ วิธีที่เราโต้ตอบกับโมเดลปัญญาประดิษฐ์ เช่น ChatGPT สามารถส่งผลกระทบอย่างมากต่อผลลัพธ์ที่เราได้รับ สำหรับสถาปนิกซอฟต์แวร์ ผู้จัดการ และนักพัฒนา การเชี่ยวชาญศิลปะของวิศวกรรมคำสั่งนั้นไม่ใช่แค่ทักษะเท่านั้น แต่เป็นสิ่งจำเป็น คู่มือนี้เจาะลึกกรอบคำสั่งที่มีโครงสร้าง 9 กรอบ พร้อมให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการใช้งานและประสิทธิภาพของกรอบคำสั่งในสถานการณ์ทางเทคโนโลยีต่างๆ

ภาพรวมของกรอบงาน

Stig นำเสนอคำแนะนำเชิงปฏิบัติเกี่ยวกับกรอบงานต่อไปนี้:

คุณสามารถคลิกที่กรอบงานที่คุณสนใจในสารบัญเพื่อดูตัวอย่างได้:

สารบัญ

• การแนะนำ
• ภาพรวมของกรอบงาน
  • APE (การกระทำ, จุดประสงค์, ความคาดหวัง)
  • เชื้อชาติ (บทบาท การกระทำ บริบท ความคาดหวัง)
  • COAST (บริบท วัตถุประสงค์ การกระทำ สถานการณ์ …
  • แท็ก (งาน, การกระทำ, เป้าหมาย)
  • RISE (บทบาท, อินพุต, ขั้นตอน, ความคาดหวัง)
  • TRACE (งาน, คำขอ, การดำเนินการ, บริบท, ตัวอย่าง …
  • ERA (ความคาดหวัง บทบาท การกระทำ)
  • การดูแล (บริบท การกระทำ ผลลัพธ์ ตัวอย่าง)
  • ดอกกุหลาบ (บทบาท, วัตถุประสงค์, สถานการณ์, คาดหวัง ดังนั้น …
• การประยุกต์ใช้งานจริง
• บทสรุป
  • การเรียกร้องให้ดำเนินการที่น่าสนใจ
• เกี่ยวกับผู้เขียน

APE (การกระทำ, จุดประสงค์, ความคาดหวัง)

ตัวอย่างสำหรับการออกแบบตามโดเมน:

การกระทำ: “อธิบายแนวคิดของรากรวมในการออกแบบตามโดเมน”

วัตถุประสงค์: “เพื่อชี้แจงบทบาทของพวกเขาในการจัดการตรรกะของโดเมน”

ความคาดหวัง:“ให้คำอธิบายสั้นๆ พร้อมตัวอย่างการเข้ารหัส”

การวิเคราะห์: APE นั้นยอดเยี่ยมสำหรับการค้นหาคำอธิบายที่ชัดเจนและมีจุดประสงค์ชัดเจน ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการเข้าใจรูปแบบการออกแบบที่ซับซ้อน

เชื้อชาติ (บทบาท การกระทำ บริบท ความคาดหวัง)

ตัวอย่างสำหรับการโยกย้ายเมนเฟรม:

บทบาท:“ทำหน้าที่เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการย้ายถิ่นฐาน”

การกระทำ: “อธิบายขั้นตอนในการย้ายระบบเมนเฟรมที่ใช้ COBOL ไปยังโซลูชันที่ใช้คลาวด์”

บริบท: “พิจารณาถึงระบบธนาคารที่มีปริมาณธุรกรรมสูง”

ความคาดหวัง: “คำแนะนำทีละขั้นตอนที่เน้นไปที่การลดระยะเวลาหยุดทำงานให้เหลือน้อยที่สุด”

การวิเคราะห์:RACE มีประสิทธิผลอย่างยิ่งสำหรับงานที่ต้องใช้ความรู้เฉพาะบทบาท เช่น กลยุทธ์การโยกย้ายโดยละเอียด

COAST (บริบท วัตถุประสงค์ การกระทำ สถานการณ์ ภารกิจ)

ตัวอย่างสำหรับสถาปัตยกรรมตามเหตุการณ์:

บริบท:“ในสภาพแวดล้อมไมโครเซอร์วิส”

วัตถุประสงค์: “นำสถาปัตยกรรมแบบอิงตามเหตุการณ์มาใช้”

การกระทำ:“อธิบายรายละเอียดกระบวนการการตั้งค่ารถบัสกิจกรรม”

สถานการณ์:“การจัดการการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์”

งาน:“ออกแบบกลไกการจัดการเหตุการณ์ที่ปรับขนาดได้”

การวิเคราะห์:COAST นำเสนอแนวทางที่ครอบคลุมเหมาะอย่างยิ่งสำหรับความท้าทายทางสถาปัตยกรรมที่มีหลายแง่มุม

แท็ก (งาน, การกระทำ, เป้าหมาย)

ตัวอย่างสำหรับวิธีการแบบ Agile:

งาน:“นำแนวทาง Agile มาใช้ในการพัฒนาซอฟต์แวร์”

การกระทำ:“สร้างเทมเพลตการวางแผนสปรินท์”

เป้าหมาย:“เพื่อปรับกระบวนการพัฒนาให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น และเพิ่มความร่วมมือเป็นทีม”

การวิเคราะห์: TAG มีความตรงไปตรงมาและมีประสิทธิภาพสำหรับงานที่มีเป้าหมายชัดเจน เช่น การนำวิธีการเฉพาะมาใช้

RISE (บทบาท, อินพุต, ขั้นตอน, ความคาดหวัง)

ตัวอย่างสำหรับการรวมระบบเดิม:

บทบาท:“ในฐานะผู้เชี่ยวชาญด้านการบูรณาการระบบ”

ป้อนข้อมูล:“ข้อมูลเกี่ยวกับระบบเดิมที่มีอยู่และเทคโนโลยีใหม่”

ขั้นตอน:“อธิบายกระบวนการบูรณาการระบบเดิมกับ API สมัยใหม่”

ความคาดหวัง:“แผนการบูรณาการโดยละเอียดพร้อมการหยุดชะงักของระบบน้อยที่สุด”

การวิเคราะห์:RISE โดดเด่นในสถานการณ์ที่ต้องใช้กระบวนการแบบทีละขั้นตอน เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการบูรณาการที่ซับซ้อน

TRACE (งาน, คำขอ, การดำเนินการ, บริบท, ตัวอย่าง)

ตัวอย่างสำหรับการบูรณาการต่อเนื่อง/การปรับใช้อย่างต่อเนื่อง (CI/CD):

งาน:“ตั้งค่ากระบวนการ CI/CD”

ขอ:“ช่วยแนะนำฉันตลอดขั้นตอนการตั้งค่า”

การกระทำ:“ระบุรายละเอียดในแต่ละขั้นตอนของการสร้างไปป์ไลน์”

บริบท:“สำหรับแอปพลิเคชันเว็บที่ใช้ Java”

ตัวอย่าง:“รวมตัวอย่าง Jenkinsfile ไว้เพื่อใช้ในการอ้างอิง”

การวิเคราะห์:TRACE นำเสนอแนวทางที่เน้นตัวอย่างโดยละเอียด ซึ่งเป็นประโยชน์สำหรับงานการตั้งค่าที่ซับซ้อน

ERA (ความคาดหวัง บทบาท การกระทำ)

ตัวอย่างสำหรับการรักษาความปลอดภัยบนคลาวด์:

ความคาดหวัง:“พัฒนากลยุทธ์ความปลอดภัยบนคลาวด์ที่แข็งแกร่ง”

บทบาท:“ในฐานะผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยบนคลาวด์”

การกระทำ:“ระบุมาตรการรักษาความปลอดภัยที่สำคัญสำหรับสภาพแวดล้อมคลาวด์ไฮบริด”

การวิเคราะห์:ERA มีประสิทธิภาพสำหรับงานที่เน้นผลลัพธ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสาขาเฉพาะทาง เช่น ความปลอดภัยบนคลาวด์

การดูแล (บริบท การกระทำ ผลลัพธ์ ตัวอย่าง)

ตัวอย่างสำหรับการย้ายข้อมูล:

บริบท:“การย้ายจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ไปยังฐานข้อมูล NoSQL”

การกระทำ:“อธิบายกระบวนการย้ายข้อมูล”

ผลลัพธ์:“รับประกันความสมบูรณ์ของข้อมูลและลดระยะเวลาหยุดทำงานให้น้อยที่สุด”

ตัวอย่าง:“นำเสนอกรณีศึกษาการโยกย้ายถิ่นฐานที่คล้ายคลึงกัน”

การวิเคราะห์:CARE เหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานที่การเข้าใจบริบทและการเห็นตัวอย่างสามารถนำไปสู่การวางแผนและการดำเนินการที่ดีขึ้นได้

กุหลาบ (บทบาท วัตถุประสงค์ สถานการณ์ แนวทางแก้ไขที่คาดหวัง ขั้นตอน)

ตัวอย่างสำหรับการวางแผนการปรับขนาด:

บทบาท:“ในฐานะที่ปรึกษาด้านการปรับขนาด”

วัตถุประสงค์:“วางแผนสำหรับการปรับขนาดแอปพลิเคชันเว็บที่มีปริมาณการเข้าชมสูง”

สถานการณ์:“คาดการณ์ว่าปริมาณผู้ใช้งานจะเพิ่มขึ้น 300% ภายในปีหน้า”

สารละลาย:“สถาปัตยกรรมแบบปรับขนาดได้และรักษาประสิทธิภาพการทำงาน”

ขั้นตอน:“สรุปการเปลี่ยนแปลงทางสถาปัตยกรรมที่จำเป็น”

การวิเคราะห์:ROSES มีความครอบคลุมและมีรายละเอียด เหมาะสำหรับการวางแผนและดำเนินการโครงการปรับขนาดที่ซับซ้อน

การประยุกต์ใช้งานจริง

การปรับแต่งกรอบงานเหล่านี้ให้เหมาะกับแนวคิดด้านไอทีโดยเฉพาะ ไม่เพียงแต่จะทำให้ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีสามารถปรับกระบวนการโต้ตอบกับ ChatGPT ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นเท่านั้น แต่ยังช่วยให้เข้าใจหัวข้อที่ซับซ้อนได้อย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการทำความเข้าใจรูปแบบการออกแบบใน Domain-Driven Design หรือการวางแผนการโยกย้ายระบบหลัก กรอบงานเหล่านี้มอบแนวทางที่มีโครงสร้างในการเรียกการตอบสนองที่ละเอียดและเกี่ยวข้องจาก AI

บทสรุป

วิศวกรรมคำสั่งที่มีประสิทธิภาพไม่ได้หมายความถึงการเชี่ยวชาญเครื่องมือ AI เท่านั้น แต่ยังเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงวิธีการที่เราจัดการกับความท้าทายด้าน IT ที่ซับซ้อนอีกด้วย โดยการเลือกกรอบงานที่เหมาะสมสำหรับแต่ละงานอย่างมีกลยุทธ์ สถาปนิกซอฟต์แวร์ ผู้จัดการ และนักพัฒนาสามารถปลดล็อกข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นและการโต้ตอบที่มีความหมายมากขึ้นด้วย ChatGPT

การเรียกร้องให้ดำเนินการที่น่าสนใจ

ตอนนี้ ฉันขอส่งไฟสปอตไลท์ไปที่คุณซึ่งเป็นผู้มีความคิดสร้างสรรค์ในด้านสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์และการพัฒนา คุณสามารถมีส่วนร่วมอย่างแข็งขันได้ดังนี้:

• ยอมรับความท้าทาย: เลือกกรอบงานหนึ่งกรอบและนำไปใช้กับปัญหาหรือแนวคิดปัจจุบันที่คุณกำลังดำเนินการ กรอบงานดังกล่าวมีอิทธิพลต่อผลลัพธ์อย่างไร
• แบ่งปันเรื่องราวของคุณ: โพสต์ประสบการณ์ของคุณบน LinkedIn คุณเลือกกรอบงานใด งานคืออะไร และ ChatGPT ตอบสนองอย่างไร แท็กโพสต์ของคุณด้วย #ChatGPTFกรอบงานความท้าทาย เพื่อเราทุกคนจะสามารถติดตามและเรียนรู้จากกันและกันได้
• ร่วมมือและอภิปราย: แสดงความคิดเห็นด้านล่างบทความนี้หรือบนโพสต์ที่แชร์พร้อมข้อมูลเชิงลึกของคุณ คุณคิดว่ากรอบงานใดมีประสิทธิผลมากที่สุด คุณมีข้อเสนอแนะสำหรับการปรับเปลี่ยนหรือปรับปรุงหรือไม่
• เผยแพร่ความรู้: กระตุ้นให้เพื่อนร่วมงานของคุณรับความท้าทายนี้ ยิ่งสถานการณ์ของเรามีความหลากหลายมากเท่าใด ความเข้าใจร่วมกันของเราก็จะยิ่งมีมากขึ้นเท่านั้น

การมีส่วนร่วมของคุณจะไม่เพียงแต่ทำให้คุณเข้าใจลึกซึ้งยิ่งขึ้นเท่านั้น แต่ยังช่วยให้เกิดองค์ความรู้ที่เพิ่มมากขึ้นซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อชุมชนด้านเทคโนโลยีทั้งหมดอีกด้วย มาร่วมกันสำรวจศักยภาพของ AI ในการพัฒนาซอฟต์แวร์และปูทางไปสู่โซลูชันที่สร้างสรรค์กันเถอะ

เข้าร่วม #ChatGPTFกรอบงานความท้าทาย วันนี้เรามาทำให้การโต้ตอบด้วย AI เป็นรากฐานสำคัญของชุดเครื่องมือแก้ไขปัญหาของเรากันเถอะ!

เกี่ยวกับผู้เขียน

พบกับ Stig Korsholm ผู้ชื่นชอบเทคโนโลยีและ AI ที่ชื่นชอบการเรียนรู้เทรนด์และนวัตกรรมล่าสุดในโลกของปัญญาประดิษฐ์ ปัจจุบัน Stig เป็นสถาปนิกโดเมนหลักที่ Bankdata และมีประสบการณ์มากมายในด้านเทคโนโลยีในโดเมนการเงินและการธนาคาร

ในฐานะนักเขียนรับเชิญ Stig จะมาแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกและประสบการณ์อันเป็นเอกลักษณ์เฉพาะตัวของเขา ซึ่งทำให้หัวข้อที่ซับซ้อนเข้าถึงได้และน่าสนใจสำหรับทุกคน ด้วยความสามารถในการผสมผสานเทคโนโลยีเข้ากับการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริง เขาจึงมีความหลงใหลในการช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ใช้ประโยชน์จากพลังของ AI เพื่อขับเคลื่อนความสำเร็จ

เมื่อเขาไม่ได้เขียนหรือสำรวจเทคโนโลยีใหม่ๆ คุณจะพบเขาเชื่อมต่อกับผู้ริเริ่มนวัตกรรมด้วยกัน และแบ่งปันไอเดียที่สร้างแรงบันดาลใจ

เชื่อมต่อกับเขาบน LinkedIn → ที่นี่!