提升AI项目成功率:通过代码管理和测试掌握提示工程infrastructure#llm📝 Blog|分析: 2026年2月21日 08:15•发布: 2026年2月21日 08:01•1分で読める•Qiita LLM分析这篇文章强调了AI开发中的一个关键转变:将提示(即给予大语言模型(LLM)的指令)视为代码的组成部分。 这种方法促进了强大的版本控制、自动化测试,并最终带来了更可靠、更易于维护的AI系统。 它展示了采用软件工程最佳实践如何显著增强生成式人工智能项目。要点•提示应使用版本控制(Git)进行管理,以确保可重现性和跟踪更改。•将提示视为代码可以进行自动化测试,以验证提示修改的正确性和有效性。•将提示分离到外部文件中并遵循标准的软件工程实践可以提高可维护性和团队协作。引用 / 来源查看原文"由此可见,提示不仅仅是“文本数据”,而应该被视为决定系统行为的“源代码”的一部分。"QQiita LLM2026年2月21日 08:01* 根据版权法第32条进行合法引用。较旧Revolutionary AI: Recursive Language Models Shatter Context Window Limits!较新Singapore Emerges as a Global AI Hub: A Bridge Between Innovation and Opportunity相关分析infrastructureRTX 5090:AI爱好者的终极指南!2026年2月21日 10:45infrastructure加速AI开发:全新CLI自动化Claude Code与Devcontainer设置2026年2月21日 10:45infrastructureRTX PRO 6000:释放人工智能力量的终极指南!2026年2月21日 07:45来源: Qiita LLM