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就我個人而言，通過將 ChatGPT 納入我們團隊的工作流程，我取得了出色的成果。這使我們能夠簡化用戶故事和技術文檔的準備，減少各部門之間的溝通需求，并減少對分析師的依賴。在本文中，我將提供一個具體的例子，說明我們如何在 ChatGPT 和基于規則的提示的幫助下實現所有這些目標。
構建有效提示的挑戰
在與 ChatGPT 和其他生成模型交互時，主要目標是根據提示獲得最佳結果。但是，在構建提示以確保 AI 正確遵循指令方面存在一些挑戰。由于提示的結構，經常會出現問題，導致AI要么不完全遵循請求，要么專注于不必要的“嘈雜”詞。
從 ChatGPT 獲得的結果的質量在很大程度上取決于用戶制定提示并提供明確說明的準確性。我估計 ChatGPT 提供的回復中約有 90% 是有效的，并且完全解決了提出的問題或疑問。此過程的唯一限制是用戶，因為由他們學習如何制定適合神經網絡的提示。為此，我開發了自己的基于規則的提示公式。
什么是基于規則的提示？
從 ChatGPT 獲得高質量的答案需要特定的提示。雖然您可以向 ChatGPT 提出問題并獲得簡單的回答，但通過將 ChatGPT 指定為“超級開發人員”來要求特定結果會產生更好的答案。更好的是，將提示結構化為表格可以產生更高質量的響應。但是，使用基于規則的提示可以獲得最準確的結果。
若要制定基于規則的提示，應執行以下步驟：
精確地識別問題。
確定提示的主要問題和目標（您必須清楚地了解它們）。
在腦海中或紙上想象解決方案。
將復雜的任務分解為更小的步驟。
根據清晰的結構和特定的提示編寫規則，以最簡單的術語陳述您的提示。
以這種方式創建的提示遵循我將在另一篇文章中討論的一組特定規則，在 99% 的時間內提供有效的響應。請允許我向您展示它在使用實際案例時如何幫助我。
獎勵：我將在文章末尾分享一個基于規則的提示示例。
提示如何提高團隊的效率：案例研究
最近，我們的團隊有一個項目，要求我們創建一個集成，能夠在兩個系統之間有效地同步實體，同時處理錯誤。為了確保成功，我們必須滿足特定的要求：
首先，我們需要確保我們的解決方案適合生產用途，并使我們能夠快速確定可能出現的任何同步問題的根本原因。
其次，我們必須與業務分析師合作，以解決與界面更改的用戶行為相關的多個案例。我們的目標是提供我們的用戶/團隊真正需要和期望的功能。
最后，我們必須優先考慮首先需要涵蓋的技術案例。我們需要確定解決每個潛在問題的最有效技術，同時減少按計劃交付解決方案所需的工作量。
為了滿足這些要求，我們使用了 ChatGPT 和基于規則的提示。但最初，我們必須將復雜的任務轉化為更明確的目標。
目標第一
為了實現我們的目標，我們專注于幾個關鍵目標和指標：
通過減少對業務分析師的依賴來增強開發人員的能力：通過簡化溝通，我們的團隊可以更快地移動和部署解決方案，從而改善開發時間表和生產力。
優化任務分解流程：通過簡化任務分解流程，團隊更高效地運作，更快地完成工作，從而縮短時間線，提高產量。
最大限度地減少評估選項和技術決策所花費的時間：通過減少我們討論特定方法的時間，團隊可以縮短開發周期并更快地完成任務，從而提高效率。
建立高效和加速的團隊工作流程：優化我們的協作方式，使團隊能夠更快地完成任務，同時保持質量，從而提高生產力。
專注于解決技術挑戰和實現目標結果：該團隊通過優先考慮技術卓越性和結果來提高代碼質量，從而減少潛在缺陷并降低錯誤復雜性。
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| 項目指標 | 定義 | 解釋 |
| 速度 | 衡量團隊在給定時間內能夠完成多少工作 | 表示團隊的能力而不是績效 |
| 提前期 | 從頭到尾完成任務所需的時間，包括任何等待或延遲時間 | 指示開發過程的整體效率 |
| 循環時間 | 工作開始后完成任務所需的時間，不包括任何等待或延遲時間 | 指示可以簡化開發過程的領域 |
| 缺陷密度 | 衡量每單位代碼或功能的缺陷或錯誤數量 | 指示代碼的質量 |
| 代碼復雜性 | 衡量代碼庫的復雜程度，通常以代碼行數或其他指標來衡量 | 指示代碼庫中可能難以維護或修改的區域 |
| 代碼覆蓋率 | 衡量測試套件涵蓋的代碼庫數量 | 指示未檢測到的錯誤 |
| 技術債務 | 選擇簡單的解決方案而不是更好的方法而導致的額外工作成本 | 指示一段時間內的項目運行狀況 |
| 部署頻率 | 衡量團隊將代碼部署到生產環境的頻率 | 表示開發團隊的工作效率 |
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通過 ChatGPT 和提示工程實現目標
我們利用 ChatGPT 并優化了創建提示以實現關鍵目標的方式。由于處理錯誤和同步問題主要是技術性的，并且在項目之間保持一致，因此我們看到了測試 ChatGPT 的提示生成以推動成功的機會。
我們首先為每個目標編寫提示，首先關注高優先級需求。通過 ChatGPT 利用用戶故事提示。我們迅速制作了詳細的用戶故事，以供審查并納入下一個開發周期。這減少了我們對進一步業務分析師參與的需求，使我們能夠專注于技術工作。
我們團隊的生產力提高了，而開發時間表和周期卻在下降。反饋所需的會議次數也大幅減少。我們通過創建錯誤處理問卷提示來消除溝通瓶頸，該提示為我們的利益相關者和我們提供了有價值的問題。
我們還使用提示快速生成關鍵項目工件，用作技術文檔和團隊討論。這為所有成員提供了必要的信息，以做出系統、流程、產品和交付決策，而無需添加額外的步驟。
通過在每個開發階段將 20% 用于創建和優化提示，我們將帕累托原則（80% 的結果來自 20% 的原因）應用于軟件開發和提示工程。這簡化了我們的工作流程并改善了整體結果。
總體而言，我們利用 ChatGPT 構建了多個基于規則的提示，加快了與我們的團隊和利益相關者的決策，并實現了準時交付。提示產生了項目工件，減少了對業務分析師的依賴，使我們能夠專注于技術工作。我們提高了速度、縮短了時間表和縮短了周期，這突顯了將 AI 戰略性地應用于自然語言生成可以提高生產力和目標實現，以實現工作流的未來。
利用 ChatGPT 和快速優化為我們的開發人員提供支持，優化任務分解，最大限度地減少辯論工作流程和技術選擇所花費的時間，建立高效的團隊工作流程，并專注于解決技術挑戰和會議成果。結果不言自明。我們的成功證明了人工智能在加速數字化轉型方面的價值。
審核編輯：郭婷
工商網監
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