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Documentation Index

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Se você está lendo isso, provavelmente já entende alguns dos casos de uso e das limitações dos LLMs. Quanto melhores forem o prompt e o contexto que você fornece ao modelo, melhor será o resultado. Da mesma forma, no Devin Desktop, há boas práticas para criar prompts mais eficazes, aproveitar ao máximo a ferramenta e obter código da melhor qualidade possível para ajudar você a acelerar seus fluxos de trabalho.
Para tarefas mais complexas que possam exigir que você @-Mention blocos de código específicos, use o Chat em vez do Command.

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Componentes de um prompt de alta qualidade

  • Objetivo ou resultado claro
    • O que você está pedindo que o modelo produza?
    • Você está pedindo ao modelo um plano? Código novo? É uma refatoração?
  • Todo o contexto relevante para executar a(s) tarefa(s)
    • Você usou corretamente as @-Mentions para garantir que o contexto adequado esteja incluído?
    • Há algum contexto específico do cliente que possa não estar claro para o Devin Desktop?
  • Restrições necessárias
    • Há frameworks, bibliotecas ou linguagens específicas que precisam ser usados?
    • Há restrições de complexidade de tempo ou espaço?
    • Há alguma consideração de segurança?

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Exemplos

Exemplo #1:
  • Ruim: Escreva testes unitários para todos os cenários de teste de um objeto Order Book.
  • Bom: Use @class:unit-testing-module para escrever testes unitários para @func:src-order-book-add, verificando as exceções lançadas quando estiver acima ou abaixo do stop loss
Exemplo #2:
  • Ruim: Refatore rawDataTransform.
  • Bom: Refatore @func:rawDataTransform transformando o loop while em um loop for e usando a mesma estrutura de dados de saída que @func:otherDataTransformer
Exemplo #3:
  • Ruim: Crie um novo Button para o Formulário de Contato.
  • Bom: Crie um novo componente Button para @class:ContactForm usando o guia de estilo em @repo:frontend-components, que diz “Continuar”