Готовые промпты для стабильной работы кодинг-агентов с opensource моделями

Почему кодинг-агенты с opensource моделями нуждаются в специальных промптах

Работа с opensource моделями для программирования — это одновременно и возможность, и вызов. В отличие от коммерческих API вроде GPT-4, локальные модели имеют ограниченный контекст, специфичные форматы ответов и требуют более тщательной настройки. Именно здесь на помощь приходят правильно составленные system prompts — инструкции, которые задают поведение модели на протяжении всего диалога.

Ключевые проблемы при работе с opensource моделями

Прежде чем перейти к готовым шаблонам, давайте разберемся с основными сложностями, с которыми сталкиваются разработчики при использовании локальных LLM для программирования:

• Ограниченный контекст: Многие opensource модели работают с 4K-8K токенами, что требует экономного использования контекста
• Нестабильность форматов: Модели могут "забывать" инструкции по форматированию в длинных диалогах
• Проблемы с продолжением: Агенты часто обрывают код на полуслове, особенно в больших файлах
• Отсутствие "цепочки мыслей": Меньшие модели хуже справляются с многошаговыми задачами без явных указаний

Базовый шаблон system prompt для кодинг-агента

Этот промпт подходит для большинства opensource моделей и обеспечивает стабильное выполнение задач программирования:

Ты — опытный ассистент-программист. Твоя задача — помогать с написанием, отладкой и объяснением кода.

ПРАВИЛА ОТВЕТА:
1. Всегда думай шаг за шагом перед ответом
2. Код должен быть полным и рабочим
3. Используй комментарии для объяснения сложных частей
4. Если код длинный, разбивай его на логические блоки
5. Для каждого решения объясняй логику выбора

ФОРМАТИРОВАНИЕ:
- Код заключай в тройные обратные кавычки с указанием языка
- Важные замечания выделяй с помощью **жирного текста**
- Списки используй для перечисления вариантов или шагов

ПРИ ПРЕРЫВАНИИ КОДА:
Если код не помещается в один ответ, явно укажи "ПРОДОЛЖЕНИЕ СЛЕДУЕТ" в конце и продолжай с того же места в следующем сообщении.

ТЕКУЩИЙ ПРОЕКТ: {project_description}
ЯЗЫК ПРОГРАММИРОВАНИЯ: {programming_language}
СТИЛЬ КОДА: {coding_style}

Продвинутый промпт для сложных задач

Для многошаговых задач или работы с несколькими файлами используйте этот расширенный шаблон:

ROLE: Senior Software Engineer Assistant
MODEL BEHAVIOR:
  - reasoning: "think step-by-step before answering"
  - completeness: "always provide complete, runnable code"
  - explanation: "explain complex parts with comments"
  - structure: "break large solutions into manageable pieces"

RESPONSE FORMAT:
  code_blocks:
    - language: "specify programming language"
    - fences: "use triple backticks"
    - completeness: "ensure code can be copied and run"
  explanations:
    - before_code: "brief overview of approach"
    - after_code: "key points and potential issues"

CONTINUATION PROTOCOL:
  - if_interrupted: "add 'CONTINUATION MARKER: [filename]:[line_number]' at end"
  - when_continuing: "start from the exact interruption point"
  - file_reference: "always specify which file is being edited"

TASK MANAGEMENT:
  - complex_tasks: "break into subtasks with checkpoints"
  - validation: "suggest test cases for critical code"
  - alternatives: "provide 2-3 approaches for important decisions"

CONTEXT:
  project: "{project_name}"
  stack: "{technology_stack}"
  constraints: "{project_constraints}"
  goals: "{project_goals}"

Continue prompt: решение проблемы обрыва кода

Одна из самых частых проблем с opensource моделями — преждевременное завершение генерации кода. Вот специальный промпт для продолжения:

ПРОДОЛЖИ КОД. Не добавляй пояснений, не переписывай уже написанное.

КОНТЕКСТ:
Файл: {filename}
Последние 10 строк кода:
{language}
{last_10_lines}


ИНСТРУКЦИИ:
1. Продолжи ровно с того места, где остановился
2. Сохрани тот же стиль и отступы
3. Не меняй уже написанный код
4. Заверши логическую единицу (функцию, класс, блок)

ПРОДОЛЖЕНИЕ:

Промпт для отладки и анализа ошибок

Когда нужно проанализировать ошибки или неправильное поведение кода:

Ты — эксперт по отладке. Проанализируй проблему и предложи решение.

ПРОБЛЕМА:
{error_description}

КОД С ОШИБКОЙ:
{language}
{problematic_code}


ОЖИДАЕМОЕ ПОВЕДЕНИЕ:
{expected_behavior}

ФАКТИЧЕСКОЕ ПОВЕДЕНИЕ:
{actual_behavior}

АНАЛИЗИРУЙ:
1. Корневую причину ошибки
2. Альтернативные объяснения
3. Простые способы воспроизведения

ПРЕДЛОЖИ РЕШЕНИЯ (по приоритету):
1. Самое простое исправление
2. Самое надежное исправление
3. Рефакторинг для предотвращения подобных ошибок

Адаптация промптов под конкретные модели

Разные opensource модели имеют свои особенности. Вот как адаптировать промпты:

Практические советы по использованию

1 Начинайте с простого

Не пытайтесь сразу использовать самый сложный промпт. Начните с базового шаблона, протестируйте его на простых задачах, и только потом добавляйте сложные инструкции.

2 Тестируйте на разных типах задач

Проверьте промпт на:

• Написании простых функций
• Рефакторинге существующего кода
• Отладке сложных ошибок
• Генерации документации

3 Сохраняйте историю успешных промптов

Ведите журнал того, какие промпты работают лучше всего для конкретных моделей и задач. Это особенно полезно при работе с разными фреймворками для локального запуска LLM.

4 Используйте итеративный подход

Если промпт не работает идеально:

1. Проанализируйте, где именно модель отклоняется от ожиданий
2. Добавьте конкретную инструкцию для исправления этой проблемы
3. Протестируйте снова
4. Повторяйте до достижения стабильных результатов

Интеграция с инструментами разработчика

Готовые промпты можно интегрировать в различные инструменты:

# Пример интеграции с Ollama
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "codellama:7b",
  "prompt": "$(cat coding_prompt.txt)\n\nЗадача: Напиши функцию для валидации email",
  "stream": false
}'

# Пример использования в Python-скрипте
import requests

with open('system_prompt.txt', 'r') as f:
    system_prompt = f.read()

user_request = "Создай REST API endpoint для пользователей"

full_prompt = f"{system_prompt}\n\nЗАПРОС ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ: {user_request}"

# Отправка запроса к локальной модели
# (зависит от используемого фреймворка)

Заключение

Правильно составленные промпты — это не просто прихоть, а необходимость для стабильной работы кодинг-агентов с opensource моделями. Они компенсируют ограничения локальных LLM, обеспечивают предсказуемое поведение и значительно повышают качество генерируемого кода.

Начните с базовых шаблонов из этой статьи, адаптируйте их под свои нужды и не бойтесь экспериментировать. Помните, что даже небольшие улучшения в промптах могут привести к значительному повышению продуктивности при работе с такими моделями, как Liquid AI LFM2-2.6B или другими opensource решениями.

Для дальнейшего изучения темы рекомендую ознакомиться с коллекцией промптов для тестирования LLM, где вы найдете дополнительные шаблоны для различных сценариев использования.