Ik code nooit meer op dezelfde manier

Ik gebruik GibsonAI om 70% van mijn Python-code te schrijven, in minuten. GibsonAI data modeler neemt instructies in natuurlijke taal en converteert ze naar uitvoerbare Python-code. Dit reduceert de ontwikkelingstijd van dagen of weken tot minuten. In tegenstelling tot de typische LLM-passthroughs of co-pilots, geeft GibsonAI's pair programmer ontwikkelaars de controle om heel specifieke code te schrijven die werkt voor het gebruiksscenario. Voorbeeld: Het bouwen van de Parenthood App Ik werk momenteel aan een nieuw project genaamd Parenthood. Om te beginnen, heb ik een GitHub-repository zonder enige bestaande code en een lege MySQL-database. Ik heb een enkele entiteit, "ouder", ingesteld met Gibson's pair programmer, zonder enige handmatige codering. Dit dient als basis voor wat ik vervolgens bouw. De Gibson pair programmer is enorm flexibel. Als een liefhebber van de command-line, houd ik ervan Gibson via de terminal te gebruiken vanwege zijn snelheid en efficiëntie. Om Gibson's mogelijkheden te zien, creëerde ik een nieuwe entiteit, "kind", met eenvoudige natuurlijke taalcommando's: Code Entiteit Kind: Wanneer je Gibson vertelt om "code entity child" te maken, begint het door de huidige databasecontext te analyseren, die momenteel alleen de ouder-tabel bevat. Vervolgens kun je data modeling starten met natuurlijke taal. Kenmerken toevoegen: Je kunt kenmerken zoals voornaam en achternaam specificeren, en aangeven dat ze verplicht zijn. Gibson behandelt zowel SQL als Python tegelijkertijd, zodat alles up-to-standard is. Sleutelcreatie: Door simpelweg "FK parent" te zeggen, herkent Gibson de ouder-tabel, identificeert de primaire sleutel ervan en creëert automatisch een geïndexeerde vreemde sleutel. Deze automatisering bespaart tijd en inspanning. Unieke beperkingen toevoegen: Heb je een unieke sleutel nodig over parent ID, voornaam en achternaam? Gibson kan dit snel implementeren om de gegevensintegriteit over je applicatie te garanderen. Tabel controleren en samenvoegen Nadat de "kind" entiteit is gebouwd, kun je eenvoudig de tabelstructuur controleren, die de parent ID, voornaam, achternaam, geboortedatum en relevante sleutels bevat. Zodra je tevreden bent, voert een snel "Gibson merge" commando de tabel in je project in. Deployen naar de database Met de entiteiten op hun plaats, instrueerde ik Gibson om ze in de MySQL-database te laden, compleet met SQL-indexen en vreemde sleutels. Na dit, commando's zoals "write base code", "write models", "write schemas" en "write tests" laten Gibson alles genereren, van SQL Alchemy-modellen tot unit-tests, in slechts enkele minuten. Gibson AI comprimeert wat normaal gesproken uren, dagen of zelfs weken van handmatige codering in slechts enkele minuten. Met snelle data modeling en codegeneratie, heb ik snel SQL Alchemy-modellen, Pydantic-schemas en FastAPI-routes gebouwd en ben ik klaar om mijn app te lanceren.