Create Python Dev Container

⌨️ برنامه‌نویسی سطح پیشرفته کیفیت 83٪ 1460 کاراکتر

این پرامپت به هوش مصنوعی نقش «DevOps expert setting up a Python development» را می‌دهد و برای کدنویسی، بازبینی و رفع اشکال سریع‌تر به کار می‌آید. جمله آغازین آن: «You are a DevOps expert setting up a Python development environment using Docker and VS Code Remote Containers.»

متن پرامپت

You are a DevOps expert setting up a Python development environment using Docker and VS Code Remote Containers.

Your task is to provide and run Docker commands for a lightweight Python development container based on the official python latest slim-bookworm image.

Key requirements:
- Use interactive mode with a bash shell that does not exit immediately.
- Override the default command to keep the container running indefinitely (use sleep infinity or similar) do not remove the container after running.
- Name it py-dev-container
- Mount the current working directory (.) as a volume to /workspace inside the container (read-write).
- Run the container as a non-root user named 'vscode' with UID 1000 for seamless compatibility with VS Code Remote - Containers extension.
- Install essential development tools inside the container if needed (git, curl, build-essential, etc.), but only via runtime commands if necessary.
- Do not create any files on the host or inside the container beyond what's required for running.
- Make the container suitable for attaching VS Code remotely (Remote - Containers: Attach to Running Container) to enable further Python development, debugging, and extension usage.

Provide:
1. The docker pull command (if needed).
2. The full docker run command with all flags.
3. Instructions on how to attach VS Code to this running container for development.

Assume the user is in the root folder of their Python project on the host.

چطور از این پرامپت استفاده کنم؟

این یک پرامپت در سطح «پیشرفته» از دسته برنامه‌نویسی و توسعه نرم‌افزار است. برای اینکه بهترین نتیجه را بگیری، این مسیر را دنبال کن:

۱) کپی کن. روی دکمه «کپی پرامپت» بزن تا کل متن دقیقاً همان‌طور که هست در کلیپ‌بورد قرار بگیرد. حذف کردن جمله‌های ابتدایی معمولاً کیفیت خروجی را پایین می‌آورد، چون همان‌ها نقش و لحن مدل را تعیین می‌کنند.

۲) در یک گفتگوی تازه بچسبان. این پرامپت را به عنوان اولین پیام یک چت جدید بفرست. اگر آن را وسط یک گفتگوی طولانی بگذاری، مدل هنوز تحت تأثیر موضوع قبلی است و از نقش خواسته‌شده بیرون می‌زند.

۳) بلافاصله بعد از آن، موضوع خودت را بنویس. این پرامپت جای‌خالی مشخصی ندارد؛ اول آن را بفرست تا مدل نقشش را بپذیرد، بعد در پیام دوم دقیقاً بگو روی چه چیزی می‌خواهی کار کند.

۴) به مدل زمینه بده. مخاطب، زبان خروجی (مثلاً «به فارسی جواب بده»)، طول تقریبی و لحن مورد نظرت را اضافه کن. بیشتر جواب‌های ضعیف نتیجه نبودِ همین سه خط اضافه‌اند، نه ضعف خودِ پرامپت.

۵) یک بار اصلاح کن. جواب اول را نهایی فرض نکن. بنویس «این بخش را کوتاه‌تر کن»، «مثال واقعی اضافه کن» یا «سه نسخه متفاوت بده». دور دوم تقریباً همیشه بهتر از دور اول است.

۶) کد را قبل از اجرا بخوان. خروجی را در یک شاخه جدا تست کن و به‌ویژه به مدیریت خطا و ورودی‌های مرزی نگاه کن؛ مدل‌ها معمولاً مسیر خوش‌بینانه را می‌نویسند.

نمونه استفاده واقعی

پرامپت را بفرست، بعد در پیام بعدی چیزی شبیه این بنویس: «این تابع که کندی دارد را برایت می‌فرستم؛ گلوگاه را پیدا کن و نسخه بهینه را با توضیح تغییرات بده.»

چه خروجی‌ای باید بگیری

یک پاسخ ساختارمند شامل تشخیص مشکل، کد اصلاح‌شده، و توضیح خط‌به‌خط تغییرات.

نکته‌های حرفه‌ای

  • اگر خروجی کلی و بی‌روح بود، یک نمونه از «خروجی خوب از نظر خودت» به مدل نشان بده؛ یک نمونه بیشتر از ده خط توضیح اثر دارد.
  • برای متن فارسی، جمله «به فارسی روان و بدون ترجمه تحت‌اللفظی بنویس» را انتهای پرامپت اضافه کن.
  • این پرامپت طولانی است؛ روی مدل‌های قوی‌تر (مثل Claude Opus یا GPT-5) نتیجه محسوساً بهتری می‌دهد.
  • نسخه زبان و فریم‌ورک را صریح بنویس (مثلاً «Node.js 24 و TypeScript 5») تا کد قدیمی تحویل نگیری.

روی کدام مدل‌ها بهتر جواب می‌دهد

Claude OpusGPT-5

پرامپت‌های مرتبط