文章提倡将大型语言模型（LLM）使用的提示视为代码，强调版本控制、回归测试和回滚功能的需求。文章指出，提示的细微变化可能导致输出的统计变化，数周后出现难以追溯的问题。实施“提示即代码”方法包括将提示、模型ID和采样设置存储在存储库中，将其集成到CI/CD管道中，并使用自动化测试来断言输出结构而非确切措辞。 AI
影响 采用提示即代码的做法可以提高LLM驱动应用程序的可靠性和可维护性。
排序理由 文章讨论了管理LLM提示的最佳实践，这是一个工具/流程改进，而不是新的发布或重大的行业事件。
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<p>A prompt that runs in production is code. It belongs in version control, it gets a version id that shows up in your logs, it passes a regression suite before it ships, and it can be rolled back in a minute without a deploy. I still walk into teams where the prompt lives in a d…
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