ABA: Đây là một phần trong Chuỗi bài viết về nền tảng lời nhắc của chúng tôi, nơi chúng tôi khám phá nhiều khuôn khổ lời nhắc khác nhau cho các nhóm và trường hợp sử dụng khác nhau, một mình hoặc kết hợp với các chuyên gia.

Đây là một đăng lại bài viết của Stig trên LinkedIn.

Giới thiệu

Trong thế giới năng động của trí tuệ nhân tạo, cách chúng ta tương tác với các mô hình AI như ChatGPT có thể tác động đáng kể đến kết quả chúng ta đạt được. Đối với các kiến trúc sư phần mềm, nhà quản lý và nhà phát triển, việc thành thạo nghệ thuật thiết kế nhắc nhở không chỉ là một kỹ năng – mà là một điều cần thiết. Hướng dẫn này đi sâu vào chín khuôn khổ nhắc nhở có cấu trúc, cung cấp thông tin chi tiết về ứng dụng và hiệu quả của chúng trong nhiều tình huống công nghệ khác nhau.

Tổng quan về các khuôn khổ

Stig cung cấp phần giới thiệu thực tế về các khuôn khổ sau:

Bạn có thể nhấp vào các khung mà bạn quan tâm trong mục lục để xem các ví dụ:

Mục lục

• Giới thiệu
• Tổng quan về các khuôn khổ
  • APE (Hành động, Mục đích, Kỳ vọng)
  • CHỦNG TỘC (Vai trò, Hành động, Bối cảnh, Kỳ vọng)
  • COAST (Bối cảnh, Mục tiêu, Hành động, Kịch bản, …
  • TAG (Nhiệm vụ, Hành động, Mục tiêu)
  • RISE (Vai trò, Đầu vào, Các bước, Kỳ vọng)
  • TRACE (Nhiệm vụ, Yêu cầu, Hành động, Bối cảnh, Ví dụ …
  • ERA (Kỳ vọng, Vai trò, Hành động)
  • CARE (Bối cảnh, Hành động, Kết quả, Ví dụ)
  • HOA HỒNG (Vai trò, Mục tiêu, Kịch bản, Dự kiến …
• Ứng dụng thực tế
• Phần kết luận
  • Kêu gọi hành động hấp dẫn
• Về tác giả

APE (Hành động, Mục đích, Kỳ vọng)

Mẫu cho Thiết kế theo miền:

Hoạt động: “Giải thích khái niệm về Rễ tổng hợp trong Thiết kế theo miền.”

Mục đích: “Để làm rõ vai trò của họ trong việc quản lý logic miền.”

Kỳ vọng:“Cung cấp lời giải thích ngắn gọn kèm theo ví dụ mã hóa.”

Phân tích: APE rất phù hợp để tìm kiếm những lời giải thích rõ ràng, có mục đích, do đó rất lý tưởng để nắm bắt các mẫu thiết kế phức tạp.

CHỦNG TỘC (Vai trò, Hành động, Bối cảnh, Kỳ vọng)

Mẫu cho việc di chuyển máy chủ lớn:

Vai trò:“Hoạt động như một chuyên gia di cư.”

Hoạt động: “Tóm tắt các bước di chuyển hệ thống máy chủ lớn dựa trên COBOL sang giải pháp đám mây.”

Bối cảnh: “Xem xét một hệ thống ngân hàng có khối lượng giao dịch cao.”

Kỳ vọng: “Hướng dẫn từng bước tập trung vào việc giảm thiểu thời gian chết.”

Phân tích:RACE đặc biệt hiệu quả đối với các nhiệm vụ đòi hỏi kiến thức cụ thể về vai trò, như chiến lược di chuyển chi tiết.

COAST (Bối cảnh, Mục tiêu, Hành động, Kịch bản, Nhiệm vụ)

Mẫu cho Kiến trúc hướng sự kiện:

Bối cảnh: “Trong môi trường dịch vụ vi mô.”

Khách quan: “Triển khai kiến trúc hướng sự kiện.”

Hành động: “Chi tiết quá trình thiết lập xe buýt sự kiện.”

Kịch bản: “Xử lý dữ liệu thời gian thực.”

Nhiệm vụ: “Thiết kế cơ chế xử lý sự kiện có khả năng mở rộng.”

Phân tích:COAST cung cấp giải pháp toàn diện, hoàn hảo cho những thách thức về kiến trúc đa dạng.

TAG (Nhiệm vụ, Hành động, Mục tiêu)

Mẫu cho phương pháp Agile:

Nhiệm vụ:“Áp dụng phương pháp Agile trong phát triển phần mềm.”

Hoạt động: “Tạo mẫu lập kế hoạch chạy nước rút.”

Mục tiêu: “Để đơn giản hóa quy trình phát triển và tăng cường sự hợp tác của nhóm.”

Phân tích: TAG đơn giản và hiệu quả đối với các nhiệm vụ có mục tiêu rõ ràng, như triển khai các phương pháp cụ thể.

RISE (Vai trò, Đầu vào, Các bước, Kỳ vọng)

Mẫu cho Tích hợp Hệ thống Cũ:

Vai trò: “Là một chuyên gia tích hợp hệ thống.”

Đầu vào: “Thông tin về các hệ thống cũ hiện có và công nghệ mới.”

Các bước: “Mô tả quy trình tích hợp các hệ thống cũ với API hiện đại.”

Kỳ vọng:“Một kế hoạch tích hợp chi tiết với sự gián đoạn hệ thống ở mức tối thiểu.”

Phân tích:RISE hoạt động hiệu quả trong các tình huống đòi hỏi quy trình từng bước, lý tưởng cho các tích hợp phức tạp.

TRACE (Nhiệm vụ, Yêu cầu, Hành động, Bối cảnh, Ví dụ)

Mẫu cho Tích hợp liên tục/Triển khai liên tục (CI/CD):

Nhiệm vụ: “Thiết lập đường ống CI/CD.”

Lời yêu cầu: “Hướng dẫn tôi thực hiện quy trình thiết lập.”

Hoạt động: “Chi tiết từng giai đoạn tạo đường ống.”

Bối cảnh: “Dành cho ứng dụng web dựa trên Java.”

Ví dụ: “Bao gồm một mẫu Jenkinsfile để tham khảo.”

Phân tích:TRACE cung cấp phương pháp tiếp cận chi tiết, dựa trên ví dụ, có ích cho các tác vụ thiết lập phức tạp.

ERA (Kỳ vọng, Vai trò, Hành động)

Mẫu cho Bảo mật đám mây:

Kỳ vọng:“Phát triển chiến lược bảo mật đám mây mạnh mẽ.”

Vai trò: “Là một chuyên gia bảo mật đám mây.”

Hoạt động: “Xác định các biện pháp bảo mật quan trọng cho môi trường đám mây lai.”

Phân tích:ERA có hiệu quả đối với các nhiệm vụ tập trung vào kết quả, đặc biệt là trong các lĩnh vực chuyên môn như bảo mật đám mây.

CARE (Bối cảnh, Hành động, Kết quả, Ví dụ)

Mẫu di chuyển dữ liệu:

Bối cảnh: “Di chuyển từ cơ sở dữ liệu quan hệ sang cơ sở dữ liệu NoSQL.”

Hoạt động: “Giải thích quá trình di chuyển dữ liệu.”

Kết quả: “Đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu và thời gian chết tối thiểu.”

Ví dụ:“Cung cấp một nghiên cứu điển hình về một cuộc di cư tương tự.”

Phân tích:CARE lý tưởng cho các nhiệm vụ mà việc hiểu bối cảnh và xem ví dụ có thể giúp lập kế hoạch và thực hiện tốt hơn.

ROSES (Vai trò, Mục tiêu, Kịch bản, Giải pháp mong đợi, Các bước)

Mẫu cho Kế hoạch mở rộng quy mô:

Vai trò: “Là cố vấn về khả năng mở rộng.”

Khách quan:“Kế hoạch mở rộng ứng dụng web có lưu lượng truy cập cao.”

Kịch bản: “Dự đoán lượng người dùng sẽ tăng 300% trong năm tới.”

Giải pháp: “Kiến trúc có khả năng mở rộng và duy trì hiệu suất.”

Các bước: “Vạch ra những thay đổi về mặt kiến trúc cần thiết.”

Phân tích:ROSES toàn diện và chi tiết, phù hợp cho việc lập kế hoạch và thực hiện các dự án mở rộng quy mô phức tạp.

Ứng dụng thực tế

Bằng cách điều chỉnh các khuôn khổ này theo các khái niệm CNTT cụ thể, các chuyên gia công nghệ không chỉ có thể hợp lý hóa các tương tác của họ với ChatGPT mà còn có được những hiểu biết sâu sắc hơn về các chủ đề phức tạp. Cho dù đó là hiểu một mẫu thiết kế trong Thiết kế theo miền hay lập kế hoạch di chuyển hệ thống lớn, các khuôn khổ này cung cấp một phương pháp tiếp cận có cấu trúc để thu thập các phản hồi chi tiết và có liên quan từ AI.

Phần kết luận

Kỹ thuật nhắc nhở hiệu quả không chỉ là làm chủ các công cụ AI; mà còn là chuyển đổi cách chúng ta tiếp cận các thách thức CNTT phức tạp. Bằng cách lựa chọn chiến lược khuôn khổ phù hợp cho từng nhiệm vụ, các kiến trúc sư phần mềm, nhà quản lý và nhà phát triển có thể mở khóa những hiểu biết sâu sắc hơn và tương tác có ý nghĩa hơn với ChatGPT.

Kêu gọi hành động hấp dẫn

Bây giờ, tôi sẽ hướng sự chú ý đến các bạn, những bộ óc sáng tạo trong kiến trúc và phát triển phần mềm. Sau đây là cách bạn có thể tham gia tích cực:

• Thử thách được chấp nhận: Chọn một trong các khuôn khổ và áp dụng vào vấn đề hoặc khái niệm hiện tại mà bạn đang nghiên cứu. Khuôn khổ đó ảnh hưởng đến kết quả như thế nào?
• Chia sẻ câu chuyện của bạn: Đăng trải nghiệm của bạn lên LinkedIn. Bạn đã chọn khuôn khổ nào? Nhiệm vụ là gì và ChatGPT đã phản hồi như thế nào? Đánh dấu bài đăng của bạn bằng #Trò chuyệnGPTFrameworksThử thách để chúng ta có thể theo dõi và học hỏi lẫn nhau.
• Hợp tác và thảo luận: Bình luận bên dưới bài viết này hoặc trên các bài đăng được chia sẻ với hiểu biết của bạn. Bạn thấy khuôn khổ nào hiệu quả nhất? Bạn có đề xuất sửa đổi hoặc cải tiến nào không?
• Truyền bá kiến thức: Khuyến khích đồng nghiệp của bạn tham gia thử thách. Kịch bản của chúng ta càng đa dạng thì sự hiểu biết chung của chúng ta càng phong phú.

Sự tham gia của bạn không chỉ giúp bạn hiểu sâu hơn mà còn đóng góp vào khối kiến thức ngày càng lớn mạnh có thể mang lại lợi ích cho toàn bộ cộng đồng công nghệ. Hãy cùng nhau khám phá tiềm năng của AI trong phát triển phần mềm và mở đường cho các giải pháp sáng tạo.

Tham gia #Trò chuyệnGPTFrameworksThử thách hôm nay và hãy biến tương tác AI thành nền tảng trong bộ công cụ giải quyết vấn đề của chúng ta!

Về tác giả

Gặp gỡ Stig Korsholm, một người đam mê công nghệ và là người yêu thích AI, người thích khám phá những xu hướng và cải tiến mới nhất trong thế giới trí tuệ nhân tạo. Stig hiện là Kiến trúc sư miền chính tại Bankdata với kinh nghiệm sâu rộng về công nghệ trong lĩnh vực tài chính và ngân hàng.

Với tư cách là tác giả khách mời, Stig chia sẻ những hiểu biết và kinh nghiệm độc đáo của mình, giúp mọi người dễ tiếp cận và thu hút các chủ đề phức tạp. Với khả năng kết hợp công nghệ với các ứng dụng thực tế, anh ấy đam mê giúp các doanh nghiệp khai thác sức mạnh của AI để thúc đẩy thành công.

Khi không viết hoặc khám phá công nghệ mới, bạn có thể thấy anh ấy đang giao lưu với những người sáng tạo khác và chia sẻ những ý tưởng truyền cảm hứng.

Kết nối với anh ấy trên LinkedIn → đây!