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Com a crescente popularidade da codificação por vibração, as organizações empresariais precisam de padrões e fluxos de trabalho para escaloná-la de forma sustentável.

Os registros imediatos são uma parte essencial dessa base. Eles documentam como o código gerado por IA foi integrado, facilitando muito as auditorias, a manutenção e a transferência de conhecimento.

A codificação do Vibe usa prompts de linguagem natural para gerar código. Manter um registro de prompt permite capturar a intenção, as decisões e o processo por trás da saída.

Estas são ideias para criar um log de prompt, portanto adapte-as conforme necessário. Cada organização tem suas próprias necessidades e cultura únicas. Comece de algum lugar, mesmo que seja com um modelo simples. A tabela abaixo descreve os campos principais a serem incluídos em um log de prompt.

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O que incluir em cada seção de log

Seção de identidade

A seção de identidade distingue prompts individuais. Ele registra suas iterações, a pessoa que forneceu o prompt e as tarefas de cada prompt.

• ID de registro e carimbo de data/hora: Designa um identificador para cada prompt e iteração de prompt e captura o tempo de execução de cada um.
• ID do desenvolvedor: Identifica e atribui responsabilidade à pessoa que executou o prompt.
• Referência do bilhete: Vincula o prompt a uma tarefa específica (por exemplo, um número de ticket JIRA ou Workfront), revelando os requisitos de negócios.

Seção técnica

A seção técnica fornece informações sobre a plataforma de IA e os parâmetros e condições de cada prompt.

• Modelo inicial e versão: Registrar a plataforma e o modelo de IA associados a cada prompt é fundamental para reproduzir resultados. Este campo também ajuda a refinar os prompts, pois cada plataforma e modelo de IA funciona de maneira diferente. Use este campo para cenários em que você refina prompts em um sistema diferente daquele em que você os executa. Essa prática mantém a eficiência dos prompts. Por exemplo, pode custar menos refinar um prompt em um modelo de linguagem grande (LLM), como Claude ou Gemini, antes de usá-lo em uma ferramenta Martech, como uma plataforma de dados do cliente (CDP).
• Modelo e versão: Este campo registra o modelo e a versão do sistema de IA no qual você executa o prompt. Essas informações serão especialmente úteis se você primeiro refinar o prompt em outro sistema.
• Semente: Ao responder a solicitações e gerar resultados, as plataformas de IA normalmente envolvem alguma aleatoriedade. Por exemplo, duas pessoas usando exatamente o mesmo prompt na mesma plataforma e modelo obterão resultados relacionados, mas únicos. As plataformas de IA rastreiam essas iterações por meio de valores iniciais. Se você deseja produzir a mesma saída a partir de um prompt, o valor inicial esclarece as variáveis ​​no processo de geração.
• Hiperparâmetros: Isso inclui elementos de alerta como temperatura, Top-P e Top-K. Eles regulam quanto ajuste o modelo de IA permite durante a geração de resultados. Assim como a semente, a codificação de hiperparâmetros é essencial para a replicação.
• ID do prompt do sistema: O ID do prompt do sistema é um valor que a plataforma AI atribui ao prompt.
• Solicitação de entrada: Este é o texto exato do prompt. É uma das partes mais críticas do log.
• Ciclo de refinamento: O ciclo de refinamento rastreia os prompts de acompanhamento. Eles ajudam você a ajustar a saída para melhor atender aos requisitos.
• Link de saída: É aqui que você armazena o resultado final, como um link do GitHub. Para saída de imagem ou texto, pode ser um link para uma plataforma de gerenciamento de ativos digitais (DAM), wiki ou pacote de escritório.

Conformidade

A seção de conformidade é crítica para as partes interessadas regulatórias, jurídicas e de segurança da informação. Eles precisarão revisar essas informações para acompanhar como a produção generativa de IA está em conformidade com as políticas organizacionais.

• Status da DLP: Garante segurança e transmissão adequadas para cumprir vários padrões.
• Verificação de segurança: Retém os resultados da verificação de segurança, garantindo que a avaliação do código ocorra antes da implantação da produção.
• Atribuição de IP: Captura todas as fontes que o modelo cita ao gerar o código.

Validação

Embora a codificação vibratória acelere o desenvolvimento de software, ela não reduz a responsabilidade humana. Esta seção rastreia quem revisou e validou se o código atende aos requisitos e padrões.

• Revisor humano: Identifica quem revisou e aprovou o código antes da implantação em ambientes de produção.
• Cobertura de teste: Registra quantos casos de teste de garantia de qualidade (QA) e testes de aceitação do usuário (UAT) o código passou e falhou, incluindo aqueles que não foram considerados críticos.

Por que você deve manter um registro imediato

Além de aumentar a produtividade refinando os prompts ao longo do tempo, os logs de prompts servem a vários outros propósitos.

Siga os padrões de software

O software já está sujeito a vários padrões e estruturas de auditoria. À medida que a popularidade da codificação vibe cresce, esses padrões e auditorias podem exigir registros imediatos. As organizações de auditoria externa podem solicitar acesso para revisar registros imediatos como parte de seus processos de avaliação.

Fornecer documentação para usuários finais

Quando uma organização contrata um fornecedor ou empreiteiro para programar um novo software, um registro imediato é um produto útil. Além de apoiar a manutenção contínua do software, o registro imediato oferece evidências de que o fornecedor ou contratado atendeu às expectativas. Isso é típico ao determinar o progresso do projeto e os marcos de pagamento.

Treine novos funcionários

Os registros imediatos podem facilitar o treinamento. Durante a integração para funções de codificação de vibração, os novos membros da equipe podem consultar os logs de prompt. Eles não precisarão começar do zero enquanto aprendem como estruturar prompts.

Melhore a eficiência da solicitação

Esses registros ajudam as organizações a fazer alertas com mais eficiência, economizando tempo e dinheiro. Isto se tornará cada vez mais importante à medida que os custos de consumo de IA aumentarem.

Várias plataformas de IA podem cobrar valores diferentes por tarefas semelhantes. Por exemplo, refinar um prompt no ChatGPT, Claude ou Gemini pode custar menos do que fazê-lo diretamente em uma plataforma Martech. Os registros imediatos podem ajudar a determinar a plataforma mais econômica para cada fase do trabalho.

Determine o modelo certo a ser usado

Os LLMs evoluem constantemente. À medida que novas versões são lançadas, a saída para um determinado prompt muda. Um log de prompt rastreia como a produção do LLM evolui ao longo do tempo, o que pode informar como sua organização deve avisar.

Os logs de prompt são um artefato útil

Embora os logs imediatos possam parecer um trabalho administrativo, eles ajudam a mitigar riscos e dimensionar o que as pessoas e os sistemas fazem. Eles oferecem valor acompanhando o progresso do projeto e garantindo que as entregas atendam aos requisitos.

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