amazon q 是一款功能强大的工具，在代码生成、优化、故障排除和遵循 aws 最佳实践方面表现出色。为了充分发挥其潜力，您需要有效地构建提示。以下是如何有效提示 amazon q：
1。具体一点
通过提供详细且更有针对性的请求来避免模糊提示。具体可确保根据您的需求提供准确的响应。
• 示例：
而不是：“帮我编写 python 代码。”
尝试：“编写一个 python 函数，按特定键对字典列表进行排序。”
为什么这很重要？： amazon q 在明确的说明下蓬勃发展。模棱两可会导致回答不相关且不完整。
2。专注于意图
清楚地陈述你的目标或你想解决的问题。 amazon q 对您的目标了解得越多，它就越能提供帮助。
• 示例：
“请优化此 python 函数以获得更好的性能。”
（附上相关代码片段以了解上下文。）
例如：
def calculate_sum(numbers):
total = 0
for number in numbers:
total += number
return total
为什么这很重要？：明确的目标可以指导 amazon q 生成可操作的结果，而不是通用响应。
3。使用结构化请求
使用代码时，组织您的请求以包括目的、输入和预期结果等详细信息。
• 示例：
“解释以下 python 代码并提出改进建议：
def square_numbers(nums): return [x2 for x in nums]
为什么这很重要？：结构化请求允许 amazon q 正确解释您的输入并提供精确的建议。
4。故障排除的杠杆
彻底描述您的问题，包括错误、堆栈跟踪和相关代码片段。
• 示例：
“为什么我在访问此代码中的字典键时会收到 keyerror？”
要插入的代码示例
my_dict = {"name": "alice", "age": 25}
# attempting to access a non-existent key
print(my_dict["gender"])
输出
KeyError: 'gender'
为什么这很重要？：详细的故障排除提示有助于 amazon q 快速诊断问题并提出可行的建议。
5。优化开发人员生产力
要求 amazon q 审查、重构或优化您的代码，以节省您的时间并提高质量。
• 示例：
“检查此代码是否存在安全漏洞。”
“重构此函数以提高可读性和性能。”
为什么这很重要？：这些请求有助于简化开发流程并确保您遵守最佳实践。
6。寻求最佳实践
寻求 amazon q 有关行业标准和 aws 特定工作流程的指导。
• 示例：
“部署具有 python 依赖项的 lambda 函数的最佳实践是什么？”
为什么这很重要？：及时了解最佳实践可确保您的解决方案高效且可扩展。
7。将复杂的任务分解为较小的任务
对于多步骤问题，请要求 amazon q 提供分步指导。
• 示例：
“提供使用 docker 容器化 python 应用程序的分步指南。”
为什么这很重要？：这种方法简化了复杂的任务，使它们易于管理和操作。
8。为 amazon q 提供上下文
amazon q 在对话期间保留上下文，因此可以基于之前的查询来获得精确的答案。
• 示例：
“根据我们讨论的 dockerfile，我如何添加手动审批阶段？”
为什么这很重要？：提供上下文可确保对话的连续性，从而获得更准确的结果。
9。尝试不同的提示
重新表述或重新构建您的请求，以探索不同的观点和回应。
• 示例：
“重写此查询以更多地关注调试。”
（这可以产生原始措辞中可能遗漏的见解。）
为什么这很重要？：实验可以帮助您确定适合您的特定用例的最有效的提示格式。
10。使用社区资源
使用 promptz 等平台来发现、创建和共享高质量的提示模板。社区为各种开发任务提供了宝贵的见解和示例。
为什么这很重要？：利用共享知识可以加快您的学习曲线并提供对经过验证的解决方案的访问。
总结
如果您具体、提供上下文并利用 amazon q 的全部功能，您就可以获得精确、更可行的结果。您可以使用上述提示来增强与 amazon q 的交互，并释放其开发、故障排除和优化的全部潜力。
了解有关提示 amazon q 的更多信息：
- 使用 amazon q developer 生成代码的最佳实践 - aws 规范指南
- 使用 amazon q apps 进行有效提示的技巧 | aws re:post
