Jeg koder aldri på samme måte igjen

Jeg bruker GibsonAI til å skrive 70% av min Python-kode, på minutter. GibsonAI data modeler tar instruksjoner i naturlig språk og konverterer dem til eksekutable Python-koder. Dette reduserer utviklingstiden fra dager eller uker til minutter. I motsetning til dine typiske LLM-passthroughs eller co-pilots, gir GibsonAI's pair programmer utviklerne kontrollen til å skrive meget spesifikk kode som fungerer for brukssaken. Eksempel: Bygging av Parenthood App Jeg jobber for tiden med et nytt prosjekt kalt Parenthood. For å starte, har jeg et GitHub-repositorium uten eksisterende kode og en MySQL-database som er helt tom. Jeg har satt opp en enkel enhet, "forelder," ved hjelp av Gibson's pair programmer, uten noen manuell kodning. Dette tjener som grunnlag for hva jeg bygger neste. Gibson pair programmer er svært fleksibelt. Som en entusiast av kommandolinje, elsker jeg å bruke Gibson gjennom terminalen for dens hastighet og effektivitet. For å se Gibson's kapasiteter, skapte jeg en ny enhet, "barn," ved hjelp av enkle naturlige språk-kommandoer: Kode Enhet Barn: Når du sier "kode enhet barn" til Gibson, starter den med å analysere den nåværende database-konteksten, som for øyeblikket bare inkluderer forelder-tabellen. Deretter kan du starte data-modellering med naturlig språk. Legg til Attributter: Du kan spesifisere attributter som fornavn og etternavn, og markere dem som påkrevde. Gibson håndterer både SQL og Python samtidig, sikrer at alt er opp til standard. Opprettelse av Fremmednøkkel: Bare å si "FK forelder" får Gibson til å gjenkjenne forelder-tabellen, identifisere dens primærnøkkel og opprette en indekseret fremmednøkkel automatisk. Dette automatiseringen sparer tid og innsats. Legg til Unike Restriksjoner: Trenger du en unik nøkkel over forelder ID, fornavn og etternavn? Gibson kan raskt implementere dette for å sikre data-integritet over hele applikasjonen. Gjennomgang og Merging av Tabellen Etter å ha bygget "barn"-entiteten, kan du enkelt se på tabellstrukturen, som inkluderer forelder ID, fornavn, etternavn, fødselsdato og relevante nøkler. Når du er fornøyd, kan en rask "Gibson merge"-kommando integrere tabellen i prosjektet ditt. Deploying til Database Med entitetene på plass, instruerte jeg Gibson til å laste dem inn i MySQL-databasen, komplett med SQL-indekser og fremmednøkler. Etter dette, kommandoer som "skriv base-kode", "skriv modeller", "skriv skjemaer" og "skriv tester" lar Gibson generere alt fra SQL Alchemy-modeller til enhetstester på bare noen minutter. Gibson AI komprimerer hva som vanligvis ville ta timer, dager eller til og med uker av manuell kodning, til bare noen minutter. Med rask data-modellering og kodegenerering, har jeg raskt bygget SQL Alchemy-modeller, Pydantic-skjemaer og FastAPI-ruter, & er klar til å lansere min app.