Basert på et ekte tilfelle av Claude Code autoprogrammering, deler jeg noen tips for prompt-teknikker

Denne artikkelen deler et ekte brukstilfelle av Claude Code gjennom et virkelig eksempel. Før vi deler, la oss gjøre en liten undersøkelse.

Opprinnelig behov: En betalende bruker ønsket at jeg skulle legge til endringstidspunkt for artiklene.

Ved første øyekast virket dette vanskelig å implementere. Artiklene på nettstedet mitt er ikke lagret i en database, men bygget ved hjelp av SSG i next.js. De har rett og slett ikke noen oppdateringstid.

Et triks her er: Når vi løser problemer, bør vi ikke mate det opprinnelige behovet direkte til Claude Code, av følgende grunner:

1. Det opprinnelige behovet er relativt vagt, og det kan bli misforstått. Hvis det blir misforstått, kan det til slutt legge til en tid, men denne tiden er kanskje ikke pålitelig.

2. Token-forbruket til Claude Code er virkelig dyrt, så vage krav kan føre til at mange tokens brukes meningsløst.

Derfor må vi bryte ned det opprinnelige behovet. Jeg spurte først deepseek, som ga meg to løsninger:

1. Filbyggtid: Hver gang vi bygger, må vi hente filens byggetid. Men turbopack sin pakkestrategi er litt annerledes; hash-verdien til filen endres ved hver bygging, så byggetiden kan være upålitelig.

2. Git-innsendelsestid: Jeg tenkte at dette burde være mer pålitelig.

Etter å ha en grov løsningsretning, hadde jeg denne enkle prompten: Kompiler git-innsendelsestiden i toppen av hver .mdx-artikkel.

Claude Code er ganske pålitelig; hvis prompten er presis, er det stort sett ingen problemer, og den kjører bare på.

Etter å ha brukt 7 dollar av kvoten min og omtrent 20 minutter, ble det endelig utført.

Som forventet skjedde det uventet: Den hoppet over endringer i 171 filer.

Et vanskelig punkt her er at de hoppete filene egentlig bare hadde et ekstra pass-parameter, alt annet var helt likt.

<PostLayout pass>...

Men den var ikke fleksibel og definerte dette ekstra parameteret som et helt annet tilpasset komponent. Så hoppet den over behandlingen ~ ~

import Layout from 'components/post-layout';
import { getGitFileInfo } from '@/utils/git-info';
export default function Article({ children }: any) {
  const gitInfo = getGitFileInfo('src/app/din-sti/page.mdx');
  return (
    
      {children}
    
  );
}

Men i virkeligheten trengte jeg dette resultatet, og kjøringsresultatet er helt identisk.

import MdxLayout from 'components/mdx-layout';
export default function Article({ children }: any) {
  return (
    
      {children}
    
  );
}

Da traff jeg et hinder med prompten.

Jeg skrev prompten igjen: Bruk samme metode som ovenfor for å refaktorere de 171 hoppete filene.

Uttrykket mitt har, ved nærmere ettertanke, litt tvetydighet. Claude Code hadde allerede gitt meg et forslag, men jeg godtok ikke dette forslaget. Min intensjon var å bruke samme løsning som de hundrevis av endrede filene, men under utførelsen ble det forstått som: forslaget den ga meg ovenfor.

Denne tvetydigheten førte til at den kjørte i 20 minutter etter et uønsket forslag, med to feil og selv-reparasjoner underveis, og slukte tokens som en gal. De to tolkningene begynte å kollidere og forårsaket feil.

Til slutt måtte jeg gi opp denne kjøringen og klargjøre betydningen på nytt.

Oppsummering

1. Prompter bør helst inneholde relativt stabile og nøyaktige løsninger; jo mindre AI må tenke, jo lavere er hallusinasjonsraten.

2. Prompter for krav bør ikke inneholde tvetydigheter; tvetydigheter kan føre til feil. Selv om Claude Code til slutt kan reparere dem, forårsaker dette stort token-forbruk. Og siden LLM-er produserer resultater basert på prediksjonsmekanismer, kan tidlige misforståelser eller tvetydigheter føre til at hvert påfølgende steg går lengre i feil retning. Den vil også prøve å være logisk selvkonsistent og generere ting som ikke eksisterer, noe som gjør problemene større og øker utviklerens kontrollvanskeligheter. Hvis du blir lurt av dens hallusinasjoner, kan det føre til alvorlige konsekvenser.

3. Naturlig språk har mindre presisjonskraft enn kode. Å inkludere filnavn, kodevariabler, kodespesifikke ord og fagterminologi i prompter vil redusere Claude Codes hallusinasjoner betydelig.