Лучшие промпты для локальных моделей кодирования (на основе DYNAMIC и других)

Зачем нужны специализированные промпты для локального кодирования?

Локальные модели для программирования, такие как DYNAMIC, GPT-OSS и другие специализированные варианты, открывают новые возможности для разработчиков. В отличие от облачных решений, они работают полностью на вашем оборудовании, обеспечивая приватность, скорость и независимость от интернета. Однако эффективность их работы напрямую зависит от качества промптов — специальных инструкций, которые вы даёте модели.

Хорошо составленный промпт для локальной модели кодирования должен учитывать её архитектурные особенности, ограничения контекста и специфику работы с кодом. В этой статье мы собрали лучшие шаблоны промптов, которые помогут вам максимально эффективно использовать возможности таких моделей.

Типы промптов для программирования

В зависимости от задачи, промпты для локальных моделей кодирования можно разделить на несколько основных категорий:

Универсальный шаблон промпта для локальных моделей

Прежде чем перейти к конкретным примерам, рассмотрим базовую структуру промпта, которая работает с большинством локальных моделей кодирования:

# УНИВЕРСАЛЬНЫЙ ШАБЛОН ПРОМПТА ДЛЯ ЛОКАЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ КОДИРОВАНИЯ
# ====================================================

Ты — опытный разработчик [ЯЗЫК_ПРОГРАММИРОВАНИЯ].

КОНТЕКСТ:
[Краткое описание проекта, библиотек, фреймворков]

ЗАДАЧА:
[Чёткое описание того, что нужно сделать]

ТРЕБОВАНИЯ:
1. [Требование 1]
2. [Требование 2]
3. [Требование 3]

ОГРАНИЧЕНИЯ:
- [Ограничение 1]
- [Ограничение 2]

ФОРМАТ ОТВЕТА:
[Как должен выглядеть ответ: код, объяснение, оба]

ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ИНСТРУКЦИИ:
- Будь лаконичным
- Предоставляй только рабочий код
- Комментируй сложные участки
- Следуй стандартам [СТАНДАРТ_ЯЗЫКА]

Промпт для генерации кода (Python пример)

Создание нового кода — одна из основных задач для моделей кодирования. Вот эффективный промпт для генерации Python-кода:

Ты — senior Python разработчик, специализирующийся на асинхронном программировании и веб-разработке.

КОНТЕКСТ:
Разрабатываем микросервис для обработки пользовательских запросов. Используем FastAPI, SQLAlchemy (async), PostgreSQL.

ЗАДАЧА:
Создать endpoint для регистрации пользователя с валидацией данных.

ТРЕБОВАНИЯ:
1. Endpoint должен принимать JSON: email, password, username
2. Пароль должен хешироваться с bcrypt
3. Email должен быть уникальным
4. Валидация: email формат, пароль минимум 8 символов
5. Возвращать JWT токен после успешной регистрации

ОГРАНИЧЕНИЯ:
- Не использовать сторонние библиотеки кроме указанных
- Код должен быть асинхронным
- Добавить обработку ошибок

ФОРМАТ ОТВЕТА:
Предоставь полный код функции с импортами и краткими комментариями.

ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ИНСТРУКЦИИ:
- Следуй PEP 8
- Используй type hints
- Добавь docstring для функции
- Обработай случай существующего email

Промпт для Code Review

Анализ существующего кода — важная часть процесса разработки. Локальные модели отлично справляются с этой задачей при правильном промпте:

Ты — senior JavaScript разработчик с экспертизой в React и TypeScript.

КОНТЕКСТ:
Компонент React для отображения списка пользователей с пагинацией и фильтрацией.

ЗАДАЧА:
Провести code review предоставленного компонента.

КОД ДЛЯ АНАЛИЗА:
javascript
// [Вставь сюда код для анализа]


ИНСТРУКЦИИ ДЛЯ REVIEW:
1. Проверь соответствие принципам SOLID и DRY
2. Найди потенциальные баги и уязвимости
3. Оцени производительность (рендеринг, мемоизация)
4. Проверь обработку ошибок и edge cases
5. Оцени читаемость и поддерживаемость

ФОРМАТ ОТВЕТА:
Предоставь ответ в виде таблицы:
| Категория | Проблема | Серьёзность | Предложение по исправлению |

ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ:
- Будь конструктивным
- Предлагай конкретные исправления
- Учитывай best practices для React 18+
- Ограничься 10 основными проблемами

Промпт для дебаггинга и поиска ошибок

Когда код не работает как ожидается, локальные модели могут помочь найти причину. Ключ — предоставить достаточно контекста:

Ты — эксперт по отладке Python кода.

КОНТЕКСТ:
Скрипт для обработки CSV файлов с данными о продажах.
Используются библиотеки: pandas, numpy.

ПРОБЛЕМА:
Скрипт падает с ошибкой "KeyError: 'price'" при обработке некоторых файлов.

ОШИБКА (traceback):

Traceback (most recent call last):
  File "process_sales.py", line 45, in 
    total = row['price'] * row['quantity']
KeyError: 'price'


КОД СКРИПТА:
python
# [Вставь релевантные части кода]


ДАННЫЕ О ФАЙЛАХ:
- Формат: CSV с разделителем запятой
- Ожидаемые колонки: id, date, product, price, quantity
- Некоторые файлы могут иметь разные имена колонок

ЗАДАЧА:
1. Определи возможные причины ошибки
2. Предложи способы диагностики
3. Предоставь исправленный код с обработкой edge cases

ФОРМАТ ОТВЕТА:
1. Анализ возможных причин (список)
2. Шаги для диагностики
3. Исправленный код с комментариями

Промпт для рефакторинга кода

Улучшение существующего кода без изменения его поведения — сложная задача, где промпты особенно важны:

Ты — архитектор ПО с экспертизой в рефакторинге legacy кода.

КОНТЕКСТ:
Унаследованный модуль для работы с базой данных. Код работает, но его сложно поддерживать.

ЗАДАЧА:
Провести рефакторинг предоставленного кода с учётом современных практик.

ЦЕЛИ РЕФАКТОРИНГА:
1. Улучшить читаемость и поддерживаемость
2. Увеличить тестируемость
3. Устранить code smells
4. Применить принципы ООП где уместно
5. Сохранить текущую функциональность

КОД ДЛЯ РЕФАКТОРИНГА:
python
# [Вставь код для рефакторинга]


ОГРАНИЧЕНИЯ:
- Не менять публичный API модуля
- Сохранить обратную совместимость
- Не добавлять новые зависимости

ФОРМАТ ОТВЕТА:
1. Список обнаруженных проблем (с указанием строк)
2. Принципы/паттерны для применения
3. Пошаговый план рефакторинга
4. Рефакторированный код (полностью или ключевые изменения)

Адаптация промптов под конкретные модели

Разные локальные модели имеют свои особенности. Вот как адаптировать промпты для популярных вариантов:

Практические советы по использованию промптов

1 Начинай с простого, затем усложняй

Если модель не справляется со сложной задачей, разбей её на подзадачи. Например, вместо "напиши весь бэкенд" попроси "создай модель данных", затем "реализуй endpoint", и т.д.

2 Используй few-shot learning

Давай примеры желаемого вывода. Это особенно эффективно для локальных моделей:

# Пример few-shot промпта для генерации тестов

Ты пишешь unit tests для Python функций.

Пример 1:
Функция: def add(a, b): return a + b
Тесты:
def test_add_positive(): assert add(2, 3) == 5
def test_add_negative(): assert add(-1, -1) == -2
def test_add_zero(): assert add(5, 0) == 5

Пример 2:
Функция: def divide(a, b): return a / b
Тесты:
def test_divide_normal(): assert divide(10, 2) == 5
def test_divide_by_one(): assert divide(7, 1) == 7

Теперь напиши тесты для:
Функция: def multiply(a, b): return a * b

3 Учитывай ограничения контекста

Большинство локальных моделей работают с 4K-8K токенами. Если нужно проанализировать большой файл, разбивай его на логические части или используй техники summarization. Для работы с большими контекстами рассмотрите стратегии масштабирования локальных LLM.

4 Создай библиотеку промптов

Сохраняй успешные промпты в отдельном файле или системе. Каждый раз, когда находишь эффективный шаблон, документируй его с указанием:

• Для какой задачи
• С какой моделью работал
• Какие параметры использовались (temperature, top_p)
• Результативность

5 Тестируй и итеративно улучшай

Не существует идеального промпта с первого раза. Тестируй разные формулировки, сравнивай результаты. Используй коллекцию промптов для тестирования для оценки эффективности разных подходов.

Готовый промпт-шаблон для быстрого старта

Вот универсальный промпт, который можно скопировать и адаптировать под свои нужды:

# УНИВЕРСАЛЬНЫЙ ПРОМПТ ДЛЯ ЛОКАЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ КОДИРОВАНИЯ
# Версия 1.0 - для быстрого старта

Ты — [РОЛЬ: senior разработчик, архитектор, DevOps инженер]
специализирующийся на [ТЕХНОЛОГИИ: Python/JavaScript/Go/etc.]
с экспертизой в [ОБЛАСТЬ: веб-разработка/базы данных/алгоритмы].

КОНТЕКСТ ПРОЕКТА:
[2-3 предложения о проекте, ключевых технологиях]

ТЕКУЩАЯ ЗАДАЧА:
[Чёткое описание того, что нужно сделать]

ТЕХНИЧЕСКИЕ ТРЕБОВАНИЯ:
1. [Требование 1]
2. [Требование 2]
3. [Требование 3]

БИЗНЕС-ТРЕБОВАНИЯ:
- [Бизнес-требование 1]
- [Бизнес-требование 2]

ОГРАНИЧЕНИЯ И КОНСТРАЙНТЫ:
- Контекст модели: [4K/8K/др.] токенов
- Время выполнения: [если важно]
- Ресурсы: [память, CPU, др.]

ФОРМАТ ОТВЕТА:
[Выбери один]:
1. Только код
2. Код + объяснение
3. Пошаговое решение
4. Архитектурная схема + код

ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ИНСТРУКЦИИ:
- Будь практичным, предлагай работающие решения
- Учитывай производительность и безопасность
- Комментируй неочевидные решения
- Предлагай альтернативы если уместно
- Следуй best practices для [ЯЗЫК/ФРЕЙМВОРК]

ПРИМЕР ЖЕЛАЕМОГО ВЫВОДА (опционально):
[Если есть конкретные примеры формата]

Заключение

Эффективные промпты — ключ к успешной работе с локальными моделями кодирования. В отличие от облачных решений, где можно позволить себе более расплывчатые формулировки, локальные модели требуют точности, структурированности и учёта их ограничений.

Начните с базовых шаблонов из этой статьи, адаптируйте их под свои задачи и модели. Экспериментируйте с формулировками, сохраняйте успешные промпты и постепенно создадите свою библиотеку, которая значительно ускорит процесс разработки.

Помните, что даже лучшие промпты не заменят понимания кода и архитектурных решений. Используйте локальные модели как мощный инструмент в арсенале разработчика, но не как замену собственному опыту и экспертизе.