モデルの母国語を話す。 
 
 TL;DR:あなたが英語でプロンプトすると、AIがコードをどのように学んだかと一致し、より少ないトークンを費やします。 TL;DR:あなたが英語でプロンプトすると、AIがコードをどのように学んだかと一致し、より少ないトークンを費やします。 Disclaimer: あなたは英語が私の母国語ではないことに気づいたかもしれません. この記事は、母国語が英語とは異なる人々をターゲットにしています。 よくあるミス↓ あなたはテクニカルタスクのためにあなたの母国語(英語以外)でプロンプトを書きます。 複合体を求める または スペイン語、フランス語、中国語で 反応ホークス SQL 最適化 あなたはあなたの母国語であなたの思考のトレンドに従います。 あなたは、AIが英語と同じ技術的な深さでこれらの言語を処理していると仮定します。 あなたは、現代のAIは技術的なタスクのためのすべての言語を平等に扱うと思います。 問題解決 ↓↓ AIコピオットは意図を誤読する。 AIは言語とシンタクスを混合します。 AIアシスタントは、より弱いソリューションを生成します。 非英語言語の使用 あなた コンテキストウィンドウ もっとトークン 廃棄物 翻訳は、あなたの指示に加えて、中間プロンプト内の利用可能なトークンの一部を使用します。 AIは、直接の翻訳が欠けている技術的な用語を誤解する可能性があります。 例えば、「 『BECOME』 「or」 「AIはあなたの意図を誤解したり、文脈トークンを無駄にしたり、指示を曖昧にする。 コールバック リフレッシュ 思い出 どうやったらいいの️ 
 
 
 
 
 
 問題を明確に定義する。 意図を簡単な英語に翻訳します。 短い文を使います。 ビジネス名を英語で保ち、ポリモルフィズムを好む。 言語を1つのプロンプト内で混ぜることはありません(例えば、「Haz una función que fetchUser()...")。 利点 より正確なコードが付きます。 同じメッセージに複数の指示を入力します。 幻覚を減らす コンテキスト ほとんどのAIコーディングモデルは、主に英語のデータで訓練されています。 英語はAIトレーニングセットの90%以上を占めています。 ほとんどの図書館やドキュメントは英語を使用しています。 ベンチマークは、英語のプロンプトでより高い精度を示しています。 モデルはポリグロットですが、コードの推論方法は英語で最適です。 早速参照 早速 Mejorá este código y hacelo más limpio
 早速↓ Refactor this code and make it cleaner
 感想 ☀️ スランプは避けましょう。 長いスピーチは避けるべきです。 混合言語は避けるべきです。 モデルは混合言語を理解しているように見えますが、これは最良の実践ではありません。 いくつかの英語の用語は、地域によって異なります。 「Lorry」対「truck」 プログラミング用語のためのアメリカ英語に留意してください。 タイプ↓ [X] 半自動 あなたはあなたのモデルに異なる言語を使用する場合にあなたを警告するように頼むことができますが、これは過剰です。 ️制限 説明のために他の言語を使うことができます。 あなたが好むべき . いずれにせよ、論理モデルを検討しなければなりません。 英語コード世代 このヒントは、GPT-4、Claude、またはGeminiのような大きな言語モデルに適用されます。 より小さい、地元のモデルは、英語を信頼できるだけ理解することができます。 タグ ️ 
 
 基準 レベル 【X】初心者 関連記事↓↓ 
 
 
 あなたが早い前に約束 Reviews Diffs, Not Code コード 結論 ↓ 英語を機械の言語として、母国語を人間の言語として考えてください。 両方を正しく使用すると、より良いソフトウェアを作成します。 詳細情報 i️ https://commoncrawl.org/?embedable=true https://arxiv.org/abs/2402.16694?embedable=true https://arxiv.org/abs/2408.09701?embedable=true https://tao-hpu.medium.com/why-we-recommend-english-for-ai-coding-the-30-performance-advantage-no-ones-talking-about-1c4cba55c146?embedable=true https://www.uwa.edu.au/news/article/2025/may/ai-systems-are-built-on-english-but-not-the-kind-most-of-the-world-speaks?embedable=true https://pureai.com/blogs/mind-the-prompt/2025/12/prompting-in-english-not-that-ideal-after-all.aspx?embedable=true https://help.openai.com/en/articles/4936856-what-are-tokens-and-how-to-count-them?embedable=true https://hackernoon.com/how-to-find-the-stinky-parts-of-your-code-part-xxvi?embedable=true 知り合いも 英語ファーストプロンプト 言語推進プロンプト ディスカレーター ここで述べた意見は私のものです。 建設的な批判と対話を歓迎する。 これらの洞察は、ソフトウェア業界における30年の経験、25年の教育、および500以上の記事と本の執筆によって形作られています。 この記事は、The シリーズ コードタイプ

The code in this story is for educational purposes. The readers are solely responsible for whatever they build with it.

Winner of Noonies 2020 for the award Hacker Noon Contributor of the Year - REFACTORING.

2020 - Hacker Noon Contributor of the Year in REFACTORING

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Clean Code

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Debugging

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Github

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Machine Learning

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