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众多周至，大模型非常依赖上下文，要让大模型生成比较好的代码，必须准确地给大模型传递上下文信息和指令。

痛点
目前大模型主要以自然语言进行交互，通过自然语言交互的好处是降低大模型的使用门槛，但是由于语言的不精确性和发散性，同样一个功能，不同的人描述，大模型生成的结果不一样。

那如何解决呢？
基于面向对象的思想，软件编程本质上是对对象的操作。因此，在对对象操作室，大模型必须显示知道对象的情况，因此，整个提示主要分为两部分：

1. 对象的描述
2. 对对象操作的描述，其中对对象的操作必须显示来自1中的对象。

例如：对用户进行crud。

1. 首先定义user对象包含哪些属性
2. 对user进行crud。
   这里，步骤2的user必须是英文对象，不能是汉语。由于大模型能理解crud，因此，生成的代码就会包含对user的crud方法。

整体思路就是这样，具体在不同的语言，不同的场景，需要根据场景定义其他约束。比如依赖什么，技术栈是什么，什么语言等等。

总结，本文核心在于将对象的描述通过精确的语言来描述，提升大模型在生成代码的鲁棒性。事实上，对于对象的操作，也可以定义一套简单的约束，这样可以保证大模型生成代码的质量。