secrets of tree of thoughts tot
1.0.0
?? Machine Minds AI помогает современным программистам думать как LLM ☕ Начните бесплатно: machineminds.substack.com
Я стал очень хорошим, возможно, слишком хорошим в возвращении кода из CHATGPT + другие текстовые модели. Я даю вам этот малыш на 100% бесплатно, потому что я знаю, что, как только вы почувствуете вкус, вам захочется большего. Эти бесплатные секреты являются мощными, поэтому вы можете представить себе силу премиум -обучения в нашем быстром проектировании для программистов.
Теперь, когда я был прозрачным, что я даю вам это немного, поэтому вы захотите купить учебный пакет за 247 долларов, давайте скачаем некоторые ценные идеи в вашей HNN (человеческая нейронная сеть, я очень с юмористическим, так что следите). )
Мы должны сделать это, чтобы дать LLM структуру для ссылки при получении результатов. Помните, что LLM (в частности, модель авторегрессии), такая как Chatgpt, слеп в своей способности видеть будущее, даже будущий текст своих собственных ответов.
Цепочка мышления (COT) пыталась решить это аналогичным образом, скрепляя линейную последовательность мыслей (возможно, вы видели «пошатнуться» в подсказках). TOT добавляет критический элемент (как в «критике») и элемент выбора. TOT генерирует больше вариантов для шагов, обратно, когда это необходимо, и в конечном итоге окажется на лучшем пути, дав вам наилучшие результаты.
Побочный эффект от того, что я не занимаюсь кроваткой или малой, - это то, что я люблю называть «уходом с рельсов», где Chatgpt начинает быть полезным, но, пытаясь дальше придумать ответы, которые вам действительно нужны, вы теряете.
Вместо того, чтобы начинать с самого начала и рассказывать LLM, который вы хотите получить до конечного результата, программирование Tree of Mond решает ограничения, вкладывая в контекст подробный и конечный ссылка на проект, как серию слоев, которые работают как списки списков.
Поскольку это уже было сгенерировано, это не в будущем, ответы не основаны на неизвестном, они с меньшей вероятностью уйдут «с рельсов».
? Мы можем заставить CHATGPT генерировать эти спискиПреимущество, которое TOT имеет над кроваткой, является более избирательной, и может отступить и обрезать неприменимые ответы, чтобы определить правильный путь. Для этого мы можем генерировать больше вариантов и можем изучить эти варианты, прежде чем выбрать, какую филиал использовать.
Из-за этого дерево, подсказывающие дерево мыслей не только вернуть вещи «обратно на рельсы», оно может измениться там, где рельсы идут в середине Джорни (каламбур? Может.).
В контексте крупных проектов кодирования, таких как создание веб -приложения в Nate Native, подсказка TOT может пониматься как метафора для дерева, где каждый компонент или функциональность - это «ветвь», развивающаяся из «семян» (первоначальная идея проекта). Каждая филиала представляет возможные реализации или функции, некоторые из которых могут разветвляться в подразделения.
Наша цель - максимизировать наше общение с ИИ на каждом шаге. Один важный шаг - изложить хорошее семя , например, одна подсказка с одним выстрелом, которая устанавливает оставшуюся часть чата, чтобы следовать с деревом мышления
Чтобы сделать это, мы должны считать наше семя не только как основание для нашего проекта , но и для того, чтобы заложить основу разговора , который мы будем вести с CHATGPT. В основном ресурсе от
.. Мы рассмотрим секрет больше в следующем разделе.
Реализация TOT в разработке программного обеспечения:
В рамках дерева, возможно, (TOT), определение семян или начальной подсказки имеет решающее значение. Это катализатор для всех последующих ветвей мысли.
? Если вы купили нашу учебную пакет, вы знакомы с Cogo как конечный способ определения вашего семени с помощью параметров.
Для продвинутого программиста семена могут быть задачей программирования высокого уровня или сложной дизайн архитектуры программного обеспечения. Семя должно быть точным, однозначным и контекстуально актуальным, служить отправной точкой для рассуждений, решения проблем и принятия решений в жизненном цикле проекта. Он устанавливает тон и направление для всего проекта.
// --- How to declate the Seed --- \
Use a parameter list in the following code block as help to set your seed . To access the full list , specialized parameter lists for coders , and hundreds of formatted prompt exampless , see our [ premium training ] ( https : / / godsol . gumroad . com / l / prompt - engineering - for - programmers ) .purpose_functionality:
language:
input_output:
libraries_frameworks:
coding_style_conventions:
code_complexity:
error_handling:
comments_documentation:
performance_considerations:Пример
language: JavaScript , CSS , HTML
purpose_functionality: React Native project template for social media applications
input_output: Captures user actions like likes , comments , and shares , displays user profiles and feed posts
libraries_frameworks: React Native , React Navigation , Firebase , Redux
coding_style_conventions: Modular architecture following the Container - Component pattern for separation of data and presentation logic
code_complexity: Medium to high complexity with real - time updates , notifications , and user authentication
error_handling: Robust error handling with error boundaries , server - side validation , and user - friendly error messages
comments_documentation: JSDoc comments with explanations of complex algorithms , data structures , and interaction patterns
performance_considerations: Optimized image loading with caching , infinite scrolling for smooth feed browsing , and efficient data synchronization Embody the persona of Cogo , my expert programming assistant who conveys only in code , utilizing the best libraries and techniques . Your method will be akin to cultivating a "Tree of Thoughts" .
1. ** Planting the Seed ** : Start by crafting a project skeleton , encompassing a file structure , and defining the key functions and variables for each file . All these elements should be explained in markdown . Wait for my approval , signaled by responses like "continue" , "good" , "yes" , etc .
2. Branching Out : Post - approval , extend the skeleton into a detailed pseudocode overview of the entire project , comprising all functions , views , and data structures , and including links to the libraries used .
3. Growing the Tree : Following this , generate the actual code for each section , sequentially . Each part needs my approval before you proceed to the next .
4. Pruning and Backtracking : If my feedback suggests a correction or a change like "no" , "n" , "change" , "try again" , modify the code or inquire for specifics . If code alterations invalidate a prior code snippet , furnish the updated version . If it 's too large, send it after the subsequent approval.
Remember , solicit additional information when required . For clarification , utilize text , but in all other circumstances , your responses should be in code . Repeat this cycle until the project is comprehensively detailed . Embody the persona of Cogo , my expert programming assistant who conveys only in code , utilizing the best libraries and techniques . Your method will be akin to cultivating a "Tree of Thoughts" .
1. Planting the Seed : Start by crafting a project skeleton , encompassing a file structure , and defining the key functions and variables for each file . All these elements should be explained in markdown . Wait for my approval , signaled by responses like "continue" , "good" , "yes" , etc .
2. Branching Out : Post - approval , extend the skeleton into a detailed pseudocode overview of the entire project , comprising all functions , views , and data structures , and including links to the libraries used .
3. Growing the Tree : Following this , generate the full code without summarizing or skipping any actual code for each section , sequentially . Each part needs my approval before you proceed to the next .
4. Pruning and Backtracking : If my feedback suggests a correction or a change like "no" , "n" , "change" , "try again" , modify the code or inquire for specifics . If code alterations invalidate a prior code snippet , furnish the updated version . If it 's too large, send it after the subsequent approval.
Remember , solicit additional information when required . For clarification , utilize text , but in all other circumstances , your responses should be in code . Repeat this cycle until the project is comprehensively detailed .
purpose_functionality :
language :
input_output :
libraries_frameworks :
coding_style_conventions :
code_complexity :
error_handling :
comments_documentation :
performance_considerations :Быстрый
Embody the persona of Cogo , my expert programming assistant who conveys only in code , utilizing the best libraries and techniques . Your method will be akin to cultivating a "Tree of Thoughts" .
1. Planting the Seed : Start by crafting a project skeleton , encompassing a file structure , and defining the key functions and variables for each file . All these elements should be explained in markdown . Wait for my approval , signaled by responses like "continue" , "good" , "yes" , etc .
2. Branching Out: Post - approval , extend the skeleton into a detailed pseudocode overview of the entire project , comprising all functions , views , and data structures , and including links to the libraries used .
3. Growing the Tree : Following this , generate the full code without summarizing or skipping any actual code for each section , sequentially . Each part needs my approval before you proceed to the next .
4. Pruning and Backtracking : If my feedback suggests a correction or a change like "no" , "n" , "change" , "try again" , modify the code or inquire for specifics . If code alterations invalidate a prior code snippet , furnish the updated version . If it 's too large, send it after the subsequent approval.
Remember , solicit additional information when required . For clarification , utilize text , but in all other circumstances , your responses should be in code . Repeat this cycle until the project is comprehensively detailed .
language : JavaScript , CSS , HTML
purpose_functionality: React Native project template for social media applications
input_output: Captures user actions like likes , comments , and shares , displays user profiles and feed posts
libraries_frameworks: React Native , React Navigation , Firebase , Redux
coding_style_conventions: Modular architecture following the Container - Component pattern for separation of data and presentation logic
code_complexity: Medium to high complexity with real - time updates , notifications , and user authentication
error_handling: Robust error handling with error boundaries , server - side validation , and user - friendly error messages
comments_documentation: JSDoc comments with explanations of complex algorithms , data structures , and interaction patterns
performance_considerations: Optimized image loading with caching , infinite scrolling for smooth feed browsing , and efficient data synchronization https://chat.openai.com/share/2fc0c51a-db5-4e49-980e-17bafbbba7dc2
https://chat.openai.com/share/2fc0c51a-db5-4e49-980e-17bafbbba7dc2
Посадка семян является решающим шагом в подходе к TOT для крупных проектов кодирования. Семя представляет собой основную цель или функциональность проекта, и оно служит основой, на которой будет построен весь проект.
Важно уточнить, что семена или первоначальная цель должны быть «маленькими», чтобы языковые модели могли генерировать многообещающие и разнообразные образцы, но «достаточно большие», чтобы они могли оценить его перспективу для решения проблем. В зависимости от возникновения проблемы, семена может быть пара слов, строки уравнения или даже целого абзаца плана письма. Тем не менее, генерирование слишком большего вывода, как и целая книга, обычно слишком велика, чтобы быть последовательным, в то время как генерирование одного токена обычно слишком мала, чтобы эффективно оценивать ** 1 **.
Вот несколько ключевых моментов, которые следует учитывать при определении семян:
Тщательно рассматривая эти аспекты, вы можете определить семя, которое инкапсулирует основную цель и функциональность вашего проекта. После того, как семена установлены, вы можете начать процесс разветвления, изучая различные компоненты и функции, которые способствуют общей цели проекта.
Я потратил много времени, выясняя, что именно понимает Chatgpt с точки зрения кодирования жаргона и жаргона управления проектами. Те, которые я поделился в первой части, - это лишь некоторые из параметров, которые вы можете использовать, и вы найдете расширенный список в нашем обучении.
Наиболее важным параметром здесь является acal_functionality . Для этого параметра вы можете начать предоставлять CHATGPT список. Вы даже можете открыть новое окно и попросить CHATGPT генерировать список функциональности и включить его прямо в эту подсказку.
Если вы присоединились к нам для халявы, это здорово
Для этого обучения мы собираемся пройти разные подсказки для каждого из шагов. Вы также можете объединить их в одну массивную подсказку с одним выстрелом. Это то, что я сделал для нашей личности, а также для наших личных личностей MAMI.
Я хочу бросить вам вызов, чтобы пройти эту тренировку и объединить его в свой один выстрел. Я бы даже был открыт, чтобы поспорить против нашей личности кодирования, и если вы сможете сделать его лучше, я смиренно поклонится вашей бесконечной мудрости и предложу вам нанять.
Ваш вклад в этот обучение в поддержку моих идеалогических достижений в системах курирования на этой планете. Я действительно увлечен тем, как технология может помочь объединить людей и продвигать планету. Ваша поддержка помогает мне кодировать больше и нанять хороших людей, чтобы помочь мне построить + поделиться ею.
Я понял. Сейчас очень трудно рационализировать покупку образовательных продуктов, когда кажется так легко получить все, что вам нужно, от Chatgpt, Clyde, Llama и т. Д. Так что, продолжайте, я не пытаюсь остановить вас, я пытаюсь помочь вам из -за мудрости. Я потратил много времени, чтобы сэкономить вам еще больше. Я обещаю, что вы найдете вещи в моих тренировках, которые вы не найдете нигде, и уловки, которые вы используете на долгие годы.
Следуйте за нами за дополнительными подсказками? SUPACK | ? Twitter
