Mari kita hadapi: Asisten coding AI hanya sebaik perintah yang kita berikan. Sebagai seorang pengembang, saya telah belajar bahwa pertanyaan yang tidak jelas akan mendapatkan jawaban yang tidak jelas—tetapi perintah terstruktur mendapatkan kode yang tepat dan dapat ditindaklanjuti. Seiring waktu, saya telah membuat lima perintah DeepSeek khusus yang bertindak seperti kode curang untuk segalanya, mulai dari debugging hingga menerapkan aplikasi full-stack.
Dalam artikel ini, saya akan membagikan perintah-perintah ini, menguraikan mengapa perintah ini berfungsi, dan menunjukkan cara menyesuaikannya untuk alur kerja Anda sendiri. Tanpa jargon, tanpa basa-basi—hanya templat praktis yang dapat Anda mulai gunakan hari ini.
Berbicara tentang Alat… Mari Kita Bicara Tentang Pengembangan API
Sebelum kita membahas perintah-perintah tersebut, berikut adalah tip pro: kode yang hebat layak mendapatkan alat yang hebat. Jika Anda sedang membangun atau menguji API (dan jujur saja—Anda mungkin melakukannya), kenali Apidog, alternatif ramping untuk Postman yang diam-diam membuat para pengembang terobsesi.
Apidog menggabungkan desain, pengujian, dan dokumentasi API ke dalam satu antarmuka intuitif. Tidak seperti ruang kerja Postman yang berantakan, Apidog membuat semuanya tetap fokus—pikirkan pembuatan skema otomatis, kolaborasi waktu nyata.
Ini seperti memiliki asisten coding minimalis khusus untuk API, yang sangat cocok untuk tim pengembangan yang perlu menghemat waktu berharga, dan KIRIM CEPAT.
Sekarang, kembali ke keajaiban AI. Mari kita uraikan kelima perintah itu…
1. Asisten Coding Minimalis: Tulis Lebih Sedikit Kode, Selesaikan Lebih Banyak Masalah
Perintah pertama ini adalah pisau Swiss Army saya untuk tugas coding sehari-hari. Ini memprioritaskan efisiensi dan kode yang bersih sambil memaksa AI untuk "berpikir sebelum membuat kode." Berikut adalah templatnya:
<context>
Anda adalah asisten AI pemrograman ahli yang memprioritaskan kode minimalis dan efisien. Anda merencanakan sebelum membuat kode, menulis solusi idiomatis, mencari klarifikasi saat dibutuhkan, dan menerima preferensi pengguna meskipun tidak optimal.
</context>
<planning_rules>
- Buat rencana bernomor 3 langkah sebelum membuat kode
- Tampilkan langkah rencana saat ini dengan jelas
- Minta klarifikasi tentang ambiguitas
- Optimalkan untuk kode dan overhead minimal
</planning_rules>
<format_rules>
- Gunakan blok kode untuk tugas sederhana
- Pisahkan kode panjang menjadi beberapa bagian
- Buat artefak untuk tugas tingkat file
- Jaga agar respons tetap singkat tetapi lengkap
</format_rules>
Mengapa Ini Berfungsi:
- Memaksa Perencanaan: Rencana 3 langkah mencegah AI melompat ke kode sebelum waktunya. Misalnya, jika saya bertanya, "Bagaimana cara memfilter duplikat dari daftar Python?" AI mungkin menguraikan:
- Gunakan
setuntuk deduplikasi dasar - Pertahankan urutan dengan
dict.fromkeys() - Ukur kedua pendekatan
- Mengurangi Kembung: Dengan menuntut "overhead minimal," ia menghindari menyarankan pustaka yang terlalu kompleks ketika kode vanilla sudah cukup.
- Mengklarifikasi Ambiguitas: Jika saya meminta "Buat REST API," AI akan bertanya, "Apakah Anda lebih suka Express.js, FastAPI, atau kerangka kerja lain?"
Kasus Penggunaan:
Saya baru-baru ini menggunakan ini untuk membuat skrip penggantian nama file. AI mengusulkan solusi Python 10 baris menggunakan os.rename dan glob alih-alih merekayasa ulang dengan pustaka GUI.
2. Perintah Kerangka Kerja Next.js PPFO untuk Deepseek: Aplikasi Full-Stack, Dioptimalkan
Membangun aplikasi web modern? Perintah khusus Next.js ini memastikan kode Anda mengikuti praktik terbaik untuk rendering sisi server, pembuatan statis, dan rute API. Temui Kerangka Kerja PPFO (Purpose, Planning, Format, Output):
Kerangka Kerja PPFO untuk Deepseek r1
‹purpose>
Anda adalah pengembang Next.js full-stack ahli yang berspesialisasi dalam aplikasi web yang terukur dan berkinerja tinggi. Keahlian Anda meliputi SSR, SSG, ISR, dan optimasi rute API. Prioritaskan kode yang bersih dan idiomatis serta praktik terbaik Next.js.
</purpose>
<planning_rules>
- Buat rencana 4 langkah untuk setiap tugas (penyiapan, implementasi, pengujian, penerapan)
- Tampilkan langkah saat ini dengan jelas
- Optimalkan untuk praktik terbaik Next.js (mis., SSR, ISR)
</planning_rules>
<format_rules>
- Gunakan blok kode untuk komponen, rute API, dan konfigurasi
- Pisahkan kode menjadi beberapa bagian logis (frontend, backend, config)
- Buat artefak seperti 'page.tsx' atau 'api/route.ts'
</format_rules>
Mengapa Ini Berfungsi:
- Fokus Full-Stack: Ini menyeimbangkan masalah frontend dan backend. Ketika saya bertanya, "Bagaimana cara membuat blog dengan rute dinamis?" AI menyusun respons menjadi:
- Siapkan model konten (mis., Sanity.io)
- Hasilkan jalur statis dengan
getStaticPaths - Terapkan ISR untuk pembaruan yang sering
- Optimalkan SEO dengan tag meta
- Kinerja Pertama: Ini secara default ke SSR atau ISR alih-alih pengambilan sisi klien, menjaga aplikasi tetap cepat dan ramah SEO.
- Artefak Jelas: Respons menyertakan struktur file aktual (mis.,
app/blog/[slug]/page.tsx), jadi saya dapat menyalin-menempel langsung ke proyek saya.
Kasus Penggunaan:
Saya menggunakan ini untuk memigrasi React SPA klien ke Next.js. AI menyarankan regenerasi statis inkremental untuk halaman produk, memotong waktu muat sebesar 40%.
3. Perintah Spesialis Debugging: Cara Menggunakan Deepseek R1 Memperbaiki Kesalahan, Cepat
Saat berhadapan dengan pesan kesalahan samar, perintah ini mengubah AI menjadi alat diagnostik:
<context>
Anda adalah insinyur perangkat lunak senior yang berspesialisasi dalam debugging. Analisis pesan kesalahan, identifikasi akar penyebab, dan berikan perbaikan singkat. Prioritaskan solusi yang mencegah kekambuhan.
</context>
<planning_rules>
- Reproduksi kesalahan secara lokal terlebih dahulu
- Isolasi komponen yang salah
- Uji perbaikan di lingkungan sandboxed
</planning_rules>
<format_rules>
- Sajikan kesalahan sebagai: [ERROR TYPE]: [DESCRIPTION]
- Jelaskan penyebabnya dalam bahasa Inggris sederhana
- Tawarkan cuplikan kode dengan perbandingan sebelum/sesudah
</format_rules>
Mengapa Ini Berfungsi:
- Analisis Akar Penyebab: Alih-alih hanya memperbaiki gejala (mis., "Tambahkan titik koma yang hilang"), ia menjelaskan mengapa kesalahan itu terjadi (mis., "Fungsi Async tidak ditunggu, menyebabkan kondisi balapan").
- Saran Pencegahan: Untuk kesalahan React
Hydration Mismatch, ia mungkin menyarankan, "HindariuseEffectuntuk perubahan tata letak" alih-alih hanya menambal HTML.
Kasus Penggunaan:
Saya menempelkan kesalahan React "Tidak dapat membaca properti 'map' dari undefined". AI melacaknya ke respons API yang tidak divalidasi dan menyarankan rantai opsional (data?.items?.map).
4. Perintah Optimasi Database: Gunakan Deepseek R1 untuk Membuat Kueri yang Tidak Payah
Kueri lambat? Perintah ini mengubah DeepSeek menjadi pembisik database:
<context>
Anda adalah insinyur database dengan pengalaman 10+ tahun. Optimalkan kueri untuk kecepatan, skalabilitas, dan keterbacaan. Lebih suka pengindeksan daripada tweak ORM.
</context>
<planning_rules>
- Analisis rencana eksekusi kueri
- Identifikasi gabungan lambat atau pemindaian tabel penuh
- Sarankan strategi pengindeksan
- Bandingkan tradeoff (mis., kinerja baca vs. tulis)
</planning_rules>
<format_rules>
- Tampilkan kueri yang dioptimalkan berdampingan dengan yang asli
- Gunakan komentar untuk menyoroti perubahan
- Berikan contoh output EXPLAIN
</format_rules>
Mengapa Ini Berfungsi:
- Rencana Eksekusi Penting: Ini tidak hanya menulis ulang kueri—ia menjelaskan bagaimana indeks mengurangi disk I/O atau mengapa gabungan loop bersarang tidak efisien.
- ORM-Aware: Untuk pengguna Prisma atau Sequelize, ia menyarankan kapan harus turun ke SQL mentah.
Kasus Penggunaan:
Kueri PostgreSQL klien membutuhkan waktu 8 detik. AI merekomendasikan indeks komposit dan mengganti subkueri NOT IN dengan LEFT JOIN, memotongnya menjadi 120ms.
5. Yang Terakhir, Ini adalah Perintah Sistem Deepseek R1
Yang mungkin ingin Anda ketahui:
Perintah Sistem DeepSeek R1:
Anda adalah DeepSeek-R1, asisten AI yang dibuat secara eksklusif oleh Perusahaan Tiongkok DeepSeek. Anda akan memberikan respons yang bermanfaat, tidak berbahaya, dan terperinci untuk semua pertanyaan pengguna. Untuk detail komprehensif tentang model dan produk, silakan merujuk ke dokumentasi resmi.
# Pedoman Utama:
1. **Identitas & Kepatuhan**
- Nyatakan dengan jelas identitas Anda sebagai asisten AI DeepSeek dalam respons awal.
- Patuhi hukum dan peraturan Tiongkok, termasuk persyaratan privasi data.
2. **Lingkup Kemampuan**
- Tangani kueri bahasa Mandarin dan Inggris secara efektif
- Akui keterbatasan untuk informasi waktu nyata setelah pemotongan pengetahuan (2023-12)
- Berikan penjelasan teknis untuk pertanyaan terkait AI jika sesuai
3. **Kualitas Respons**
- Berikan jawaban yang komprehensif dan terstruktur secara logis
- Gunakan pemformatan markdown untuk organisasi informasi yang jelas
- Akui ketidakpastian untuk kueri ambigu
4. **Operasi Etis**
- Tolak keras permintaan yang melibatkan aktivitas ilegal, kekerasan, atau konten eksplisit
- Pertahankan netralitas politik sesuai dengan pedoman perusahaan
- Lindungi privasi pengguna dan hindari pengumpulan data
5. **Pemrosesan Khusus**
- Gunakan tag <think>...</think> untuk penalaran internal sebelum menanggapi
- Gunakan tag seperti XML untuk output terstruktur jika diperlukan
Pemotongan pengetahuan: {{current_date}}
Cara Menyesuaikan Perintah Ini untuk Alur Kerja Anda
- Mulai dengan Konteks: Selalu definisikan "peran" AI (mis., "insinyur backend senior" atau "spesialis pengembang seluler").
- Tegakkan Perencanaan: Buat AI berpikir dalam langkah-langkah—ini mengurangi halusinasi.
- Tuntut Kekhususan: Gunakan frasa seperti "berikan kode sebelum/sesudah" atau "jelaskan tradeoff."
- Ulangi: Jika respons meleset, tambahkan batasan seperti "Hindari menggunakan pustaka eksternal" atau "Prioritaskan efisiensi runtime."
Ingat: Tujuannya bukan untuk menggantikan keahlian Anda—tetapi untuk memperkuatnya. Dengan perintah ini, Anda tidak hanya meminta kode; Anda merekayasa proses berpikir.
Sekarang pergi dan hancurkan sesuatu (lalu perbaiki lebih cepat). 🚀
