Prompt for Coding – Bug Detection với prompting cơ bản

Chào mừng bạn đến với Fx Studio. Việc phát hiện lỗi (Bug Detection) là một trong những tác vụ quan trọng nhất trong quá trình phát triển phần mềm, nhằm xác định và cô lập các sai sót trong mã nguồn. Trong bối cảnh sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), kỹ thuật “Tree of Thought” (ToT) và “Chain of Thought” (CoT) nổi lên như những phương pháp mạnh mẽ để hỗ trợ lập trình viên tìm kiếm lỗi logic và cú pháp.

CoT giúp LLM suy luận từng bước một, cung cấp một chuỗi giải thích rõ ràng về cách nó đi đến kết luận về lỗi, trong khi ToT cho phép LLM khám phá nhiều kịch bản lỗi tiềm ẩn và đánh giá chúng một cách có hệ thống, từ đó nâng cao khả năng tìm ra những bug phức tạp hoặc các trường hợp biên khó lường.

Phương pháp dùng prompt

Kỹ thuật CoT (Chain of Thought – Chuỗi tư duy) và ToT (Tree of Thought – Cây tư duy) là hai phương pháp hiệu quả để tìm lỗi (bug detection) trong lập trình khi sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

Chain of Thought – Chuỗi tư duy (CoT)

CoT giúp LLM phân tích vấn đề một cách tuần tự, từng bước một, giống như quá trình suy nghĩ của con người. Bằng cách yêu cầu LLM giải thích từng bước logic để tìm ra lỗi, bạn có thể dễ dàng xác định nguyên nhân gốc rễ.

Ví dụ về CoT:

• Prompt:

Hàm sau có một lỗi tiềm ẩn khi xử lý mảng rỗng. Hãy phân tích từng bước logic để tìm ra nó.

  ````javascript
  function calculateAverage(arr) {
    let sum = 0;
    for (let i = 1; i < arr.length; i++) { // Lỗi có thể ở đây
      sum += arr[i];
    }
    return sum / arr.length;
  }
  ````

• Giải thích: LLM sẽ suy luận từng bước, ví dụ: “Đầu tiên, tôi sẽ kiểm tra vòng lặp. Vòng lặp bắt đầu từ i = 1, điều này có nghĩa là phần tử đầu tiên của mảng (arr) sẽ bị bỏ qua. Tiếp theo, nếu mảng rỗng, arr.length sẽ là 0, vòng lặp sẽ không chạy, sum vẫn là 0, và phép chia 0 / 0 sẽ xảy ra lỗi.”

Tree of Thought – Cây tư duy (ToT)

ToT mở rộng khả năng của LLM bằng cách cho phép nó khám phá nhiều “nhánh” giải pháp hoặc kịch bản lỗi khác nhau, tự đánh giá chúng và chọn ra hướng đi tối ưu. Trong việc tìm lỗi, ToT khuyến khích LLM xem xét các khả năng lỗi đa dạng.

Ví dụ về ToT:

• Prompt:

Phân tích đoạn code sau để tìm ra các lỗi tiềm ẩn. Hãy xem xét 3 khả năng:
  1. Lỗi logic trong vòng lặp.
  2. Lỗi xử lý trường hợp đầu vào đặc biệt (ví dụ: mảng rỗng, mảng chỉ có một phần tử).
  3. Lỗi liên quan đến kiểu dữ liệu hoặc phép toán.

Với mỗi khả năng, hãy phân tích chi tiết và đề xuất cách kiểm tra hoặc sửa lỗi. Sau đó, hãy chỉ ra lỗi nghiêm trọng nhất và cách khắc phục tối ưu.

  ````javascript
  function calculateAverage(arr) {
    let sum = 0;
    for (let i = 1; i < arr.length; i++) {
      sum += arr[i];
    }
    return sum / arr.length;
  }
  ````

• Giải thích:

  LLM sẽ “tư duy” theo nhiều nhánh.

  • Nhánh 1 (Lỗi logic trong vòng lặp): Nó sẽ phân tích vòng lặp for (let i = 1; i < arr.length; i++) và nhận ra rằng nó bỏ qua phần tử arr.

  • Nhánh 2 (Lỗi xử lý trường hợp đầu vào đặc biệt): Nó sẽ xem xét trường hợp arr rỗng (arr.length là 0), dẫn đến 0 / 0 hoặc trường hợp arr chỉ có một phần tử (arr.length là 1), vòng lặp sẽ không chạy.

  • Nhánh 3 (Lỗi liên quan đến kiểu dữ liệu/phép toán): LLM có thể xem xét nếu arr không phải là mảng số, hoặc nếu arr.length là 0, dẫn đến phép chia cho 0. Cuối cùng, LLM sẽ đánh giá các lỗi tìm được và chọn ra lỗi nghiêm trọng nhất (ví dụ: bỏ qua arr và chia cho 0 khi mảng rỗng) và đề xuất giải pháp tốt nhất.

CoT & ToT

Kết hợp cả CoT và ToT trong một prompt sẽ tối ưu hóa quá trình tìm lỗi. Bạn có thể yêu cầu LLM phân tích từng bước logic của hàm (CoT), sau đó xem xét và suy luận chi tiết qua các kịch bản lỗi tiềm ẩn khác nhau (ToT). Cách tiếp cận này giúp LLM không chỉ xác định lỗi mà còn đánh giá mức độ nghiêm trọng và đề xuất các giải pháp toàn diện.

Ví dụ về kết hợp CoT và ToT:

• Prompt:

Hàm sau có một lỗi tiềm ẩn khi xử lý mảng rỗng. Hãy phân tích từng bước logic của hàm để tìm ra các lỗi (sử dụng Chain of Thought). Sau đó, hãy xem xét 3 kịch bản lỗi tiềm ẩn:

  1. Lỗi trong vòng lặp.
  2. Lỗi xử lý trường hợp đầu vào đặc biệt (mảng rỗng, mảng một phần tử).
  3. Lỗi liên quan đến kiểu dữ liệu hoặc phép toán.

Với mỗi kịch bản, hãy trình bày suy luận chi tiết (Tree of Thought) và đề xuất giải pháp cụ thể. Cuối cùng, hãy đưa ra lỗi nghiêm trọng nhất và cách khắc phục tối ưu.

  ````javascript
  function calculateAverage(arr) {
    let sum = 0;
    for (let i = 1; i < arr.length; i++) {
      sum += arr[i];
    }
    return sum / arr.length;
  }
  ````

• Giải thích: LLM sẽ thực hiện phân tích CoT để tìm lỗi logic ban đầu, sau đó mở rộng phân tích bằng cách áp dụng các nhánh tư duy của ToT để khám phá các kịch bản lỗi cụ thể và đề xuất giải pháp cho từng kịch bản, trước khi tổng hợp lại và đưa ra lỗi nghiêm trọng nhất và cách khắc phục tối ưu.

Tóm tắt

Tóm lại, phát hiện lỗi là một khía cạnh thiết yếu của kỹ thuật phần mềm, và việc tận dụng các kỹ thuật prompting tiên tiến như Chain of Thought (CoT) và Tree of Thought (ToT) với LLM có thể nâng cao đáng kể hiệu quả của quá trình này. Bằng cách hướng dẫn LLM suy luận từng bước và khám phá nhiều kịch bản lỗi khác nhau, lập trình viên có thể xác định và giải quyết các vấn đề một cách hiệu quả hơn, đảm bảo chất lượng và độ tin cậy của phần mềm.

Cảm ơn bạn đã đọc bài viết này!

Written by chuotfx

Hãy ngồi xuống, uống miếng bánh và ăn miếng trà. Chúng ta cùng nhau đàm đạo về đời, về code nhóe!