基于规则的提示：如何使用ChatGPT简化错误处理并提高团队效率

就我个人而言，通过将 ChatGPT 纳入我们团队的工作流程，我取得了出色的成果。这使我们能够简化用户故事和技术文档的准备，减少各部门之间的沟通需求，并减少对分析师的依赖。在本文中，我将提供一个具体的例子，说明我们如何在 ChatGPT 和基于规则的提示的帮助下实现所有这些目标。

构建有效提示的挑战

在与 ChatGPT 和其他生成模型交互时，主要目标是根据提示获得最佳结果。但是，在构建提示以确保 AI 正确遵循指令方面存在一些挑战。由于提示的结构，经常会出现问题，导致AI要么不完全遵循请求，要么专注于不必要的“嘈杂”词。

从 ChatGPT 获得的结果的质量在很大程度上取决于用户制定提示并提供明确说明的准确性。我估计 ChatGPT 提供的回复中约有 90% 是有效的，并且完全解决了提出的问题或疑问。此过程的唯一限制是用户，因为由他们学习如何制定适合神经网络的提示。为此，我开发了自己的基于规则的提示公式。

什么是基于规则的提示？

从 ChatGPT 获得高质量的答案需要特定的提示。虽然您可以向 ChatGPT 提出问题并获得简单的回答，但通过将 ChatGPT 指定为“超级开发人员”来要求特定结果会产生更好的答案。更好的是，将提示结构化为表格可以产生更高质量的响应。但是，使用基于规则的提示可以获得最准确的结果。

若要制定基于规则的提示，应执行以下步骤：

精确地识别问题。

确定提示的主要问题和目标（您必须清楚地了解它们）。

在脑海中或纸上想象解决方案。

将复杂的任务分解为更小的步骤。

根据清晰的结构和特定的提示编写规则，以最简单的术语陈述您的提示。

以这种方式创建的提示遵循我将在另一篇文章中讨论的一组特定规则，在 99% 的时间内提供有效的响应。请允许我向您展示它在使用实际案例时如何帮助我。

奖励：我将在文章末尾分享一个基于规则的提示示例。

提示如何提高团队的效率：案例研究

最近，我们的团队有一个项目，要求我们创建一个集成，能够在两个系统之间有效地同步实体，同时处理错误。为了确保成功，我们必须满足特定的要求：

首先，我们需要确保我们的解决方案适合生产用途，并使我们能够快速确定可能出现的任何同步问题的根本原因。

其次，我们必须与业务分析师合作，以解决与界面更改的用户行为相关的多个案例。我们的目标是提供我们的用户/团队真正需要和期望的功能。

最后，我们必须优先考虑首先需要涵盖的技术案例。我们需要确定解决每个潜在问题的最有效技术，同时减少按计划交付解决方案所需的工作量。

为了满足这些要求，我们使用了 ChatGPT 和基于规则的提示。但最初，我们必须将复杂的任务转化为更明确的目标。

目标第一

为了实现我们的目标，我们专注于几个关键目标和指标：

通过减少对业务分析师的依赖来增强开发人员的能力：通过简化沟通，我们的团队可以更快地移动和部署解决方案，从而改善开发时间表和生产力。

优化任务分解流程：通过简化任务分解流程，团队更高效地运作，更快地完成工作，从而缩短时间线，提高产量。

最大限度地减少评估选项和技术决策所花费的时间：通过减少我们讨论特定方法的时间，团队可以缩短开发周期并更快地完成任务，从而提高效率。

建立高效和加速的团队工作流程：优化我们的协作方式，使团队能够更快地完成任务，同时保持质量，从而提高生产力。

专注于解决技术挑战和实现目标结果：该团队通过优先考虑技术卓越性和结果来提高代码质量，从而减少潜在缺陷并降低错误复杂性。

 

项目指标	定义	解释
速度	衡量团队在给定时间内能够完成多少工作	表示团队的能力而不是绩效
提前期	从头到尾完成任务所需的时间，包括任何等待或延迟时间	指示开发过程的整体效率
循环时间	工作开始后完成任务所需的时间，不包括任何等待或延迟时间	指示可以简化开发过程的领域
缺陷密度	衡量每单位代码或功能的缺陷或错误数量	指示代码的质量
代码复杂性	衡量代码库的复杂程度，通常以代码行数或其他指标来衡量	指示代码库中可能难以维护或修改的区域
代码覆盖率	衡量测试套件涵盖的代码库数量	指示未检测到的错误
技术债务	选择简单的解决方案而不是更好的方法而导致的额外工作成本	指示一段时间内的项目运行状况
部署频率	衡量团队将代码部署到生产环境的频率	表示开发团队的工作效率

 

通过 ChatGPT 和提示工程实现目标

我们利用 ChatGPT 并优化了创建提示以实现关键目标的方式。由于处理错误和同步问题主要是技术性的，并且在项目之间保持一致，因此我们看到了测试 ChatGPT 的提示生成以推动成功的机会。

我们首先为每个目标编写提示，首先关注高优先级需求。通过 ChatGPT 利用用户故事提示。我们迅速制作了详细的用户故事，以供审查并纳入下一个开发周期。这减少了我们对进一步业务分析师参与的需求，使我们能够专注于技术工作。

我们团队的生产力提高了，而开发时间表和周期却在下降。反馈所需的会议次数也大幅减少。我们通过创建错误处理问卷提示来消除沟通瓶颈，该提示为我们的利益相关者和我们提供了有价值的问题。

我们还使用提示快速生成关键项目工件，用作技术文档和团队讨论。这为所有成员提供了必要的信息，以做出系统、流程、产品和交付决策，而无需添加额外的步骤。

通过在每个开发阶段将 20% 用于创建和优化提示，我们将帕累托原则（80% 的结果来自 20% 的原因）应用于软件开发和提示工程。这简化了我们的工作流程并改善了整体结果。

总体而言，我们利用 ChatGPT 构建了多个基于规则的提示，加快了与我们的团队和利益相关者的决策，并实现了准时交付。提示产生了项目工件，减少了对业务分析师的依赖，使我们能够专注于技术工作。我们提高了速度、缩短了时间表和缩短了周期，这突显了将 AI 战略性地应用于自然语言生成可以提高生产力和目标实现，以实现工作流的未来。

利用 ChatGPT 和快速优化为我们的开发人员提供支持，优化任务分解，最大限度地减少辩论工作流程和技术选择所花费的时间，建立高效的团队工作流程，并专注于解决技术挑战和会议成果。结果不言自明。我们的成功证明了人工智能在加速数字化转型方面的价值。

审核编辑：郭婷