Нейросеть для программирования: от запроса к тестам

С чего начать программирование с нейросетью

Начните не с просьбы «напиши приложение», а с одной операции. Например, нужно объединить записи по идентификатору, преобразовать дату или проверить поле формы. Для каждой операции можно перечислить входные значения, ожидаемый результат и спорные случаи. Когда такого контракта нет, модель вынуждена сама выбирать правила, которые могут не совпасть с вашим замыслом.

Укажите язык, его версию, основные библиотеки и место изменения в проекте. Если зависимости добавлять нельзя, скажите об этом прямо. Для существующей функции приложите её сигнатуру и несколько вызовов. Для нового компонента покажите соседний код: он передаст стиль именования и работы с ошибками точнее абстрактной просьбы писать «красиво».

Это руководство подходит начинающим и работающим разработчикам: подход одинаковый, различается глубина проверки. Новичку полезно просить объяснение каждой ветки, опытному специалисту — краткую аргументацию изменения и риски совместимости. Объём ответа задайте заранее, чтобы получить нужный артефакт, а не много общего текста вокруг него.

Промпт для написания кода: конкретный контракт

В примере ниже задача намеренно небольшая: очистить список строк. Но в ней уже есть важное решение о порядке элементов, типах данных и регистре. Если не указать эти правила, реализации могут выглядеть правдоподобно и выдавать разные результаты. Хороший запрос снижает число таких скрытых развилок.

Просите тесты в том же ответе, но не считайте их независимым доказательством. Модель может неверно понять требование и повторить ошибку в проверке. Сначала самостоятельно сформулируйте ожидаемый результат для двух-трёх примеров. Затем сравните его с кодом и предложенными тестами, особенно на границах допустимых входных данных.

Python 3.11+, только стандартная библиотека.
Напиши normalize_tags(values: list[str]) -> list[str].

Правила:
- убрать пробелы по краям и перевести строки в нижний регистр;
- удалить пустые значения после обработки;
- удалить дубликаты, сохранив порядок первого появления;
- не менять исходный список;
- элемент другого типа должен приводить к TypeError.

Пример: [" API ", "python", "api", " "] -> ["api", "python"].
Верни реализацию и unittest-тесты: обычный список, пустой
список, повторения, отсутствие мутации и неверный тип.
После кода покажи команду запуска тестов.

Какой код и контекст передавать модели

Передавайте минимальный набор, который объясняет задачу: изменяемую функцию, типы данных, её вызывающий код и важные тесты. Если ошибка появляется только при определённой конфигурации, покажите значения без секретов. Полная папка проекта не всегда полезнее нескольких точных фрагментов: лишний материал увеличивает расход и затрудняет поиск причин.

Разделяйте исходники и инструкции явными подписями файлов. Укажите, какие части можно менять, а какие являются стабильным внешним интерфейсом. Для нескольких файлов попросите выводить правки по путям, чтобы не перепутать похожие функции. После каждой итерации передавайте актуальную версию: иначе ответ может опираться на код до ваших последних изменений.

В Dikaya для сложных кодовых задач можно начать с Pro 2 — доработанной версии на основе GLM-5.3. Flash подходит для проверки коротких запросов и небольших правок. Это сценарии выбора, а не рейтинг качества: сравнивайте модели на собственных примерах. Большое окно контекста Pro 2 не заменяет точную постановку задачи.

• GLM-5.3 в Dikaya: чат, контекст и условия

Как проверить сгенерированный код

Сначала прочитайте изменение и убедитесь, что оно делает только заказанную работу. Затем запустите тесты и доступную проверку типов. Для функции с данными отдельно проверьте пустые значения, граничные размеры, неверные типы и повторный вызов. Если важен порядок, добавьте отдельную проверку порядка; если важна неизменность входа, сравните его до и после вызова.

Для Python unittest входит в стандартную библиотеку, поэтому простой пример не требует установки тестового пакета. Сохраните реализацию и тесты по указанным именам и запустите команду ниже из их каталога. Если проект уже использует другой инструмент, лучше продолжать существующий подход, чем менять его ради примера из ответа.

Успешный запуск нескольких тестов подтверждает только проверенные сценарии. Он не доказывает производительность на большом объёме или совместимость со всеми версиями зависимостей. Для таких требований нужен отдельный измеримый пример. В отчёте о результате различайте «код предложен», «тесты выполнены» и «изменение проверено в приложении».

python -m unittest -v test_tags.py

• Python: unittest и запуск тестов

Как попросить нейросеть исправить ошибку

Сообщение «не работает» не даёт достаточно данных для диагностики. Передайте команду запуска, полный текст ошибки, входные значения и ожидаемое поведение. Если сбой воспроизводится не всегда, добавьте последовательность действий. Хорошая минимальная репродукция полезна и человеку, и модели: она отделяет причину от случайных особенностей большого приложения.

Запросите сначала объяснение причины, затем минимальный патч. Не предлагайте сразу переписать всё: широкое изменение усложняет проверку и может добавить новые проблемы. После получения патча повторите исходный сценарий и соседние тесты. Если ошибка осталась, отправьте новый результат запуска, а не только оценку ответа.

Отдельно попросите сохранить публичные имена функций и формат данных. Это особенно важно для API, файлов конфигурации и функций, которые вызывают другие части приложения. Внешне небольшое переименование способно нарушить совместимость. Проверка должна охватывать не только изменённую строку, но и её реальные точки использования.

Ожидал: normalize_tags([" API ", "api"]) == ["api"].
Получил: ["api", "api"].
Вот актуальная функция и тест: [вставьте код].

Найди причину дубликата. Предложи минимальное исправление.
Сохрани сигнатуру и порядок первого появления.
Добавь регрессионный тест и команду проверки.

Чат или редактор: что выбрать для кода

Чат удобен для объяснения алгоритма, отдельной функции и обсуждения архитектуры. Он не означает, что файлы автоматически изменились на вашем компьютере. Редактор с AI-клиентом может передавать файлы, применять патчи и запускать инструменты, но эти действия зависят от конкретного клиента и его настроек, а не только от модели.

В OpenAI-совместимом клиенте для Dikaya укажите базовый URL, ключ и seller-pro-2. Начните с обычного текстового запроса, затем проверьте доступ к контексту проекта. Инструкции для поддерживаемых способов подключения собраны в документации. Наличие своего API-ключа не обязано переключать все функции редактора: например, автодополнение и агент могут иметь разные настройки.

Перед длинной агентной задачей задайте предел работы и посмотрите расход короткого прогона. Агенты часто обращаются к модели несколько раз: читают результат, меняют код, снова проверяют. Поэтому бюджет разумнее оценивать по завершённой задаче с её повторениями, а не по одному сообщению. Для работы инструментов в Dikaya нужен пополненный аккаунт.

• Подключение IDE и редакторов к Dikaya
• API на Python и расчёт стоимости запроса

Чек-лист перед использованием результата

Нейросеть для программирования полезнее всего внутри короткого проверяемого цикла. Сформулируйте контракт, получите небольшое изменение, запустите проверки и только потом переходите к следующему шагу. Если результат расходится с требованиями, возвращайтесь к конкретному примеру, а не увеличивайте запрос общими обещаниями «сделать правильно».

Сохраняйте хорошие запросы вместе с тестами и версиями зависимостей. Они образуют воспроизводимый рабочий процесс, который можно повторить с другой моделью или в новом проекте. Когда задача выросла, сначала разделите её на самостоятельные изменения, каждое из которых имеет понятный результат и способ проверки.

• Интерфейс функции и формат результата сохранены.
• Проверены обычные и ошибочные входные данные.
• Выполнены реальные тесты, а не только прочитан их текст.
• Изменение не добавляет ненужных зависимостей.
• Расход и объём следующего этапа понятны.

Вопросы и ответы