在 AI 编程成为程序员日常的今天，ChatGPT 等大模型的真正价值，藏在 "如何提问" 的细节里。模糊的指令只能换来敷衍的回复，而精准的提示框架能让 AI 化身顶级开发伙伴。本文分为上下两篇，共总结了 20 个实战验证的提示模板，覆盖从代码生成到系统架构的全流程，更结合胜算云的 AI 算力与模型服务，让每个技巧的落地效率翻倍。

一、代码生成与脚手架：快速搭建核心功能

1. 几分钟搞定认证系统

Prompt：

用 Python 和 Django 生成一个完整的认证系统，包括登录、登出、JWT token 处理、用户注册和安全的密码哈希。加上输入验证和错误处理。

代码示例：

# 安装依赖

# pip install django djangorestframework djangorestframework-simplejwt passlib

from django.db import models

from django.contrib.auth.models import AbstractUser

from rest_framework import serializers, status

from rest_framework.views import APIView

from rest_framework.response import Response

from rest_framework_simplejwt.tokens import RefreshToken

from passlib.context import CryptContext

# 用户模型

class User(AbstractUser):

email = models.EmailField(unique=True)

class Meta:

db_table = "auth_users"

# 密码加密配置

pwd_context = CryptContext(schemes=["bcrypt"], deprecated="auto")

# 序列化器

class UserSerializer(serializers.ModelSerializer):

password = serializers.CharField(write_only=True)

class Meta:

model = User

fields = ["id", "username", "email", "password"]

def create(self, validated_data):

validated_data["password"] = pwd_context.hash(validated_data["password"])

return super().create(validated_data)

# 注册视图

class RegisterView(APIView):

def post(self, request):

serializer = UserSerializer(data=request.data)

if serializer.is_valid():

user = serializer.save()

refresh = RefreshToken.for_user(user)

return Response({

"user": serializer.data,

"refresh": str(refresh),

"access": str(refresh.access_token)

}, status=status.HTTP_201_CREATED)

return Response(serializer.errors, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)

2. 打造自定义 CLI 工具

Prompt：

用 Python 写一个命令行工具，支持--input、--verbose flag，执行 "批量处理 CSV 文件并生成统计报告" 的任务。包括使用示例、错误处理和模块化的函数。

代码示例：

import argparse

import csv

import logging

def setup_logger(verbose):

level = logging.DEBUG if verbose else logging.INFO

logging.basicConfig(level=level, format="%(message)s")

return logging.getLogger(__name__)

def process_csv(input_path, logger):

try:

with open(input_path, 'r') as f:

reader = csv.DictReader(f)

rows = list(reader)

logger.debug(f"读取到 {len(rows)} 行数据")

# 生成统计报告

report = {

"total_rows": len(rows),

"columns": reader.fieldnames,

"sample": rows[:2] if len(rows) > 2 else rows

}

return report

except FileNotFoundError:

logger.error(f"错误：文件 {input_path} 不存在")

raise

except Exception as e:

logger.error(f"处理失败：{str(e)}")

raise

def main():

parser = argparse.ArgumentParser(description="CSV批量处理工具")

parser.add_argument("--input", required=True, help="输入CSV文件路径")

parser.add_argument("--verbose", action="store_true", help="显示详细日志")

args = parser.parse_args()

logger = setup_logger(args.verbose)

try:

report = process_csv(args.input, logger)

print("=== 处理报告 ===")

print(f"总数据行：{report['total_rows']}")

print(f"列名：{', '.join(report['columns'])}")

except Exception:

exit(1)

if __name__ == "__main__":

main()

使用示例：

# 基础使用

python csv_tool.py --input data.csv

# 详细日志模式

python csv_tool.py --input data.csv --verbose

如需在多台服务器部署该工具，胜算云的跨域算力调度可实现异地节点秒级同步。通过其加密通信网格技术，确保 CSV 数据传输安全，同时统一 API 监控所有节点的运行状态，让运维成本降低 40%（参考腾讯元宝案例：跨机房集群管理效率提升 30%）。

  1. API 端点带输入验证

Prompt：

用 Node.js 和 Express 写一个 REST API POST 端点，接受name、email字段。验证输入（邮箱格式、name 非空），清理值，返回正确的 status code，并处理边缘情况。

代码示例：

const express = require('express');

const { body, validationResult } = require('express-validator');

const app = express();

app.use(express.json());

// 输入验证规则

const validateUserInput = [

body('name').trim().notEmpty().withMessage('姓名不能为空'),

body('email').isEmail().withMessage('邮箱格式无效')

.normalizeEmail().withMessage('邮箱格式标准化失败')

];

// POST端点

app.post('/api/users', validateUserInput, (req, res) => {

// 检查验证结果

const errors = validationResult(req);

if (!errors.isEmpty()) {

return res.status(400).json({ errors: errors.array() });

}

// 提取并清理数据

const { name, email } = req.body;

const user = { name, email, id: Date.now() };

// 模拟数据库存储

console.log('保存用户：', user);

res.status(201).json({

message: '用户创建成功',

user

});

});

// 错误处理中间件

app.use((err, req, res, next) => {

console.error(err.stack);

res.status(500).json({ message: '服务器内部错误' });

});

const PORT = 3000;

app.listen(PORT, () => {

console.log(`服务器运行在端口 ${PORT}`);

});

上线前可用胜算云的 DeepSeek-V3 模型做压力测试。该模型支持 66K 超长上下文，可一次性分析 10 万 + 条请求日志，精准定位边缘 case（如超长 name 字段、特殊字符邮箱）的处理漏洞。

4. 自动生成 CRUD 逻辑

Prompt：

用 React 和 MongoDB（Mongoose）为 "产品"（name、price、stock字段）生成完整的 CRUD 功能，包括模型定义、API 调用和错误处理。

代码示例：

// 1. 模型定义（models/Product.js）

const mongoose = require('mongoose');

const ProductSchema = new mongoose.Schema({

name: { type: String, required: true, trim: true },

price: { type: Number, required: true, min: 0 },

stock: { type: Number, required: true, min: 0, default: 0 }

});

module.exports = mongoose.model('Product', ProductSchema);

// 2. API服务（services/productService.js）

const Product = require('../models/Product');

// 创建产品

exports.createProduct = async (productData) => {

try {

const product = new Product(productData);

return await product.save();

} catch (err) {

throw new Error(`创建产品失败：${err.message}`);

}

};

// 获取所有产品

exports.getProducts = async () => {

return await Product.find();

};

// 获取单个产品

exports.getProductById = async (id) => {

const product = await Product.findById(id);

if (!product) throw new Error('产品不存在');

return product;

};

// 更新产品

exports.updateProduct = async (id, updates) => {

const product = await Product.findByIdAndUpdate(id, updates, { new: true });

if (!product) throw new Error('产品不存在');

return product;

};

// 删除产品

exports.deleteProduct = async (id) => {

const product = await Product.findByIdAndDelete(id);

if (!product) throw new Error('产品不存在');

return { message: '产品已删除' };

};

若需适配多数据库（如 MongoDB+MySQL），胜算云的异构算力容器可实现无缝切换。其信算容器引擎融合 "内核 / VM / 容器" 三层架构，资源消耗降低 50%，让开发团队无需关注底层环境差异，专注业务逻辑（参考观照 AI 案例：开发效率提升 10 倍）。

5. 带智能状态的 React 组件

Prompt：

创建一个叫TodoList的 React 组件，接受initialTodos作为 props，管理todos（任务列表）、inputText（输入框内容）的状态。支持添加、删除任务，包含 TypeScript 类型。

代码示例：

import React, { useState } from 'react';

// 类型定义

interface Todo {

id: string;

text: string;

completed: boolean;

}

interface TodoListProps {

initialTodos?: Todo[];

}

const TodoList: React.FC<TodoListProps> = ({ initialTodos = [] }) => {

// 状态管理

const [todos, setTodos] = useState<Todo[]>(initialTodos);

const [inputText, setInputText] = useState('');

// 添加任务

const handleAddTodo = () => {

if (!inputText.trim()) return; // 空内容不添加

const newTodo: Todo = {

id: Date.now().toString(),

text: inputText.trim(),

completed: false

};

setTodos([...todos, newTodo]);

setInputText('');

};

// 删除任务

const handleDeleteTodo = (id: string) => {

setTodos(todos.filter(todo => todo.id !== id));

};

// 切换任务完成状态

const handleToggleComplete = (id: string) => {

setTodos(todos.map(todo =>

todo.id === id ? { ...todo, completed: !todo.completed } : todo

));

};

return (

<div className="todo-list">

<h2>任务列表</h2>

<div className="input-area">

<input

type="text"

value={inputText}

onChange={(e) => setInputText(e.target.value)}

placeholder="输入新任务..."

onKeyDown={(e) => e.key === 'Enter' && handleAddTodo()}

/>

<button onClick={handleAddTodo}>添加</button>

</div>

<ul>

{todos.map(todo => (

<li

key={todo.id}

style={{ textDecoration: todo.completed ? 'line-through' : 'none' }}

>

<span onClick={() => handleToggleComplete(todo.id)}>{todo.text}</span>

<button onClick={() => handleDeleteTodo(todo.id)}>删除</button>

</li>

))}

</ul>

</div>

);

};

export default TodoList;

组件性能优化可借助胜算云的 GPU 集群。通过 Flux.1-schnell 模型生成可视化性能热力图，直观定位重渲染瓶颈（如列表过长导致的卡顿）。其异构算力支持让测试成本降低 60%，同时保证渲染测试的准确性（参考汇鑫智算案例：硬件利用率达 90%+）。

二、代码调试与修复：精准定位问题

6. 找到 Bug 并修复

Prompt：

这段 Python 代码没按预期工作：

def calculate_average(numbers):

total = 0

for num in numbers:

total += num

return total / len(numbers)

# 测试

print(calculate_average([1, 2, 3, 4])) # 正常

print(calculate_average([])) # 报错

哪里出问题了？解释问题所在，然后重写正确版本。

修复代码：

def calculate_average(numbers):

"""计算列表平均值，处理空列表情况"""

if not numbers: # 检查列表是否为空

return 0 # 或抛出自定义异常，根据业务需求调整

total = sum(numbers) # 简化求和逻辑

return total / len(numbers)

# 测试

print(calculate_average([1, 2, 3, 4])) # 输出：2.5

print(calculate_average([])) # 输出：0（无报错）

问题解释：

原代码未处理空列表输入，当numbers为空时，len(numbers)为 0，会触发ZeroDivisionError。修复后通过空列表检查避免报错，同时用sum()简化求和逻辑，提升可读性。

复杂 Bug 可通过胜算云的模型 Router 同时调用 Claude Opus 4 和 DeepSeek-R1 双模型交叉验证。Opus 4 的深度推理擅长分析业务逻辑漏洞，R1 的逻辑分析则精准定位语法问题，让修复准确率提升 40%（参考胜算云智能路由功能：单一接口调用多模型）。

7. 理解错误信息

Prompt：

我在 Python 中遇到这个错误：

Traceback (most recent call last):

File "app.py", line 5, in <module>

print(user['name'])

TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable

这是啥意思？如何修复？

修复示例：

# 错误代码

def get_user(user_id):

# 模拟数据库查询，未找到用户时返回None

if user_id != 1:

return None

return {"id": 1, "name": "张三"}

user = get_user(2)

print(user['name']) # 当user为None时触发错误

# 修复代码

def get_user(user_id):

if user_id != 1:

return None

return {"id": 1, "name": "张三"}

user = get_user(2)

if user is not None: # 先检查是否为None

print(user['name'])

else:

print("用户不存在") # 友好提示

错误解释：

错误表示你试图对None类型的变量使用下标（如user['name']），但None没有下标。通常是因为函数返回了None却未处理，需在使用前添加非空判断。

若错误涉及底层算力问题（如 GPU 内存溢出），胜算云的 24h 实时监控可回溯资源占用曲线。其智能调度引擎会自动优化算力分配，同类错误复发率下降 70%（参考胜算云技术创新：动态组网 + 智能资源调度）。

8. 为什么我的输出不对

Prompt：

这个函数对输入[3, 1, 4, 1, 5]应该返回[1, 1, 3, 4, 5]（升序），但实际返回[1, 3, 4, 5, 1]。代码如下：

def sort_numbers(numbers):

for i in range(len(numbers)):

for j in range(i + 1, len(numbers)):

if numbers[i] > numbers[j]:

numbers[i], numbers[j] = numbers[j], numbers[i]

return numbers

诊断问题并修复。

修复代码：

def sort_numbers(numbers):

# 修复：将return移出外层循环（原代码只执行1轮就返回）

for i in range(len(numbers)):

for j in range(i + 1, len(numbers)):

if numbers[i] > numbers[j]:

numbers[i], numbers[j] = numbers[j], numbers[i]

return numbers # 正确位置：完成所有轮次后返回

# 测试

print(sort_numbers([3, 1, 4, 1, 5])) # 输出：[1, 1, 3, 4, 5]

问题解释：

原代码的return语句缩进错误，导致外层循环只执行 1 轮就返回结果（仅第 1 个元素完成排序）。修复后需等所有元素排序完成再返回。

复杂逻辑调试可用胜算云的 Llama3.2-3B 模型做分步解析。该模型支持多语言解释，可将排序算法拆分为 10 + 个子步骤逐一验证，让调试时间缩短至原来的 1/3（参考胜算云模型超市：多模型协同调试方案）。

三、代码审查与重构：提升代码质量

9. 让代码更干净

Prompt：

用 Python 重构这段代码，优化可读性、模块化和最佳实践。改进变量名，去除冗余，必要时拆分逻辑：

def f(d):

r = []

for x in d:

if x % 2 == 0:

r.append(x * 2)

return r

重构代码：

def double_even_numbers(numbers: list[int]) -> list[int]:

"""

处理列表中的偶数，将其翻倍后返回新列表

参数：

numbers: 整数列表

返回：

包含翻倍后偶数的新列表（保持原顺序）

"""

# 用列表推导式简化逻辑，提升可读性

return [num * 2 for num in numbers if num % 2 == 0]

# 示例使用

if __name__ == "__main__":

input_numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

result = double_even_numbers(input_numbers)

print(result) # 输出：[4, 8, 12]

重构说明：

  1. 函数名f改为double_even_numbers，明确功能；

  2. 变量d改为numbers、r改为result（推导式中省略），语义清晰；

  3. 添加类型注解和文档字符串，提升可维护性；

  4. 用列表推导式替代 for 循环，简化代码同时保持逻辑不变。

重构后的代码可通过胜算云的 Qwen-2.5-7B 模型做合规性检查。该模型对国内开发规范（如 GB/T 35273）支持更精准，避免潜在的安全漏洞，让代码既干净又可靠（参考胜算云模型超市：多场景模型适配）。

10. 应用设计模式

Prompt：

用 "工厂模式" 重写下面代码。解释为什么这种模式更适合，以及做了哪些改动：

# 原代码：直接在函数中创建不同类型的形状

def create_shape(shape_type):

if shape_type == "circle":

return {"type": "circle", "radius": 5}

elif shape_type == "square":

return {"type": "square", "side": 10}

else:

raise ValueError("未知形状类型")

重构代码：

from abc import ABC, abstractmethod

# 抽象产品：形状接口

class Shape(ABC):

@abstractmethod

def get_area(self) -> float:

"""计算面积"""

pass

# 具体产品：圆形

class Circle(Shape):

def __init__(self, radius: float):

self.radius = radius

def get_area(self) -> float:

return 3.14159 * self.radius **2

# 具体产品：正方形

class Square(Shape):

def __init__(self, side: float):

self.side = side

def get_area(self) -> float:

return self.side** 2

# 工厂类：负责创建形状

class ShapeFactory:

@staticmethod

def create_shape(shape_type: str) -> Shape:

if shape_type == "circle":

return Circle(radius=5)

elif shape_type == "square":

return Square(side=10)

else:

raise ValueError(f"未知形状类型：{shape_type}")

# 使用示例

if __name__ == "__main__":

circle = ShapeFactory.create_shape("circle")

print(f"圆形面积：{circle.get_area()}") # 输出：78.53975

square = ShapeFactory.create_shape("square")

print(f"正方形面积：{square.get_area()}") # 输出：100

模式优势：

  1. 封装创建逻辑：新增形状（如三角形）只需添加新的Shape子类，无需修改工厂核心代码，符合 "开闭原则"；

  2. 类型安全：通过抽象类Shape约束所有形状必须实现get_area，避免原代码中字典类型的随意性；

  3. 可扩展性：工厂可灵活调整创建参数（如圆形半径），无需修改调用方。

设计模式落地时，可调用胜算云的模型超市快速匹配对应优化算法。例如新增 "三角形" 时，自动调用 DeepSeek-R1 模型生成面积计算逻辑，开发效率提升 50%（参考胜算云定制模型服务：按需调用，随用随付）。

11. 简化复杂逻辑

Prompt：

这段代码逻辑嵌套太深。把它拆成小的可复用函数，降低复杂性，同时保持行为不变：

def process_data(data):

result = []

for item in data:

if item.get('type') == 'user':

if item.get('active'):

user_name = item.get('name', 'unknown')

if len(user_name) > 5:

result.append(user_name.upper())

return result

重构代码：

def is_active_user(item: dict) -> bool:

"""判断是否为活跃用户"""

return item.get('type') == 'user' and item.get('active')

def format_user_name(name: str) -> str:

"""格式化用户名（大写）"""

return name.upper()

def should_include_name(name: str) -> bool:

"""判断是否需要包含该用户名（长度>5）"""

return len(name) > 5

def process_data(data: list[dict]) -> list[str]:

"""处理数据，提取符合条件的用户名"""

result = []

for item in data:

if not is_active_user(item):

continue # 非活跃用户直接跳过

user_name = item.get('name', 'unknown')

if should_include_name(user_name):

result.append(format_user_name(user_name))

return result

# 示例使用

if __name__ == "__main__":

input_data = [

{'type': 'user', 'active': True, 'name': 'alice'}, # 长度5，不包含

{'type': 'user', 'active': True, 'name': 'bobsmith'}, # 长度7，包含

{'type': 'admin', 'active': True, 'name': 'charlie'}, # 非user类型

{'type': 'user', 'active': False, 'name': 'davidlee'} # 非活跃

]

print(process_data(input_data)) # 输出：['BOBSMITH']

重构说明：

  1. 将嵌套条件拆分为 3 个单职责函数：is_active_user、should_include_name、format_user_name；

  2. 用continue减少一层缩进，逻辑更清晰；

  3. 添加类型注解，提升代码可读性和 IDE 支持。

拆分后的函数可通过胜算云的代码分析工具评估复用率。该工具基于 10 万 + 开源项目训练，能预测函数在未来迭代中的复用潜力，帮助优先封装核心逻辑（参考胜算云开发者工具：代码质量分析 + 复用率评估）。

以上为提示模板的上半部分，查看下半部分请跳转下篇。

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