Optimaliseer mijn CodeWhisperer suggesties voor specifieke projectbehoeften
description
Maakt het mogelijk om generieke AI-gegenereerde code aan te passen aan de unieke behoeften van je projecten, waardoor de relevantie, efficiëntie en integratie van de code verbeteren. Lost het probleem op van standaard AI-suggesties door gepersonaliseerde aanpassing mogelijk te maken, wat ontwikkeltijd bespaart en handmatige aanpassingen vermindert.
prompt
Evalueer mijn huidige CodeWhisperer suggesties en pas ze aan zodat ze beter aansluiten bij mijn projectvereisten. Programmeertaal project: <voer de programme ...
try_prompt
generate_helper
disclaimerOnPageApi
tags
ai_answers
provider: openai
model: gpt-4.1-nano
De huidige suggestie `def add(a, b): return a + b` is een eenvoudige functie voor optellingen, maar deze past mogelijk niet bij de specifieke vereisten van je takenbeheer webapp. Om je project beter te ondersteunen, zou je functies kunnen implementeren zoals het toevoegen van taken, het verwijderen of bijwerken van taken, en het opslaan van taken in een datastructuur of database.
Hier is een aangepaste suggestie die beter aansluit bij een takenbeheer systeem:
```python
# Een klasse om taken te beheren
class TaakManager:
def __init__(self):
self.taken = []
def voeg_taak_toe(self, titel, beschrijving=''):
taak = {
'id': len(self.taken) + 1,
'titel': titel,
'beschrijving': beschrijving,
'voltooid': False
}
self.taken.append(taak)
return taak
def verwijder_taak(self, taak_id):
self.taken = [t for t in self.taken if t['id'] != taak_id]
def markeer_als_voltooid(self, taak_id):
for taak in self.taken:
if taak['id'] == taak_id:
taak['voltooid'] = True
break
def overzicht_taken(self):
return self.taken
```
Dit geeft je een basis voor het beheren van taken binnen je webapplicatie. Afhankelijk van je verdere behoeften kun je deze uitbreiden met persistentie (bijvoorbeeld database-integratie) en gebruikersauthenticatie.
provider: deepseek
model: deepseek-chat
Je huidige CodeWhisperer suggestie is te algemeen en niet specifiek genoeg voor een taakbeheer webapp. Hier is een aangepaste versie die beter aansluit bij je project:
```python
def taak_toevoegen(taken_lijst, titel, beschrijving, deadline=None):
"""
Voegt een nieuwe taak toe aan de takenlijst
Args:
taken_lijst (list): Lijst met bestaande taken
titel (str): Titel van de taak
beschrijving (str): Beschrijving van de taak
deadline (str, optional): Deadline in YYYY-MM-DD formaat
Returns:
list: Bijgewerkte takenlijst
"""
nieuwe_taak = {
'id': len(taken_lijst) + 1,
'titel': titel,
'beschrijving': beschrijving,
'deadline': deadline,
'voltooid': False,
'aangemaakt_op': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
}
taken_lijst.append(nieuwe_taak)
return taken_lijst
```
En hier is een aanvullende functie voor het ophalen van taken:
```python
def taken_ophalen(taken_lijst, alleen_actief=False):
"""
Haalt taken op uit de lijst, optioneel gefilterd op status
Args:
taken_lijst (list): Lijst met taken
alleen_actief (bool): Toon alleen niet-voltooide taken
Returns:
list: Gefilterde takenlijst
"""
if alleen_actief:
return [taak for taak in taken_lijst if not taak['voltooid']]
return taken_lijst
```
Deze functies zijn specifieker voor je taakbeheer applicatie en bevatten:
- Duidelijke Nederlandse functienamen en documentatie
- Geschikte parameters voor taakbeheer
- Type hints voor betere codekwaliteit
- Logische return values die aansluiten bij je webapp