Я никогда не буду кодировать так же снова

Я использую GibsonAI для написания 70% моего кода на Python за считанные минуты. GibsonAI data modeler принимает инструкции на естественном языке и преобразует их в исполняемый код на Python. Это мгновенно сократило время разработки с дней или недель до минут. В отличие от типичных LLM passthroughs или co-pilots, GibsonAI's pair programmer позволяет разработчикам писать очень конкретный код, который работает для конкретного случая использования. Пример: Разработка приложения Parenthood Сейчас я работаю над новым проектом под названием Parenthood. Чтобы начать, у меня есть репозиторий GitHub без существующего кода и пустая база данных MySQL. Я настроил одну сущность, "родитель", используя Gibson's pair programmer, без какого-либо ручного кодирования. Это служит основой для того, что я буду строить дальше. Gibson pair programmer чрезвычайно универсален. Как любитель интерфейса командной строки, я люблю использовать Gibson через терминал за его скорость и эффективность. Чтобы увидеть возможности Gibson, я создал новую сущность, "ребенок", используя простые языковые команды: Создать сущность Child: Когда вы говорите Gibson "code entity child", она начинает анализировать текущий контекст базы данных, который в настоящее время включает только таблицу родителя. Затем вы можете начать моделирование данных с помощью естественного языка. Добавление атрибутов: Вы можете указать атрибуты, такие как имя и фамилия, отметив их как обязательные. Gibson обрабатывает как SQL, так и Python одновременно, обеспечивая соответствие стандартам. Создание внешнего ключа: Просто сказав "FK parent", Gibson распознает таблицу родителя, определяет ее основной ключ и создает индексированный внешний ключ автоматически. Это автоматизирование экономит время и усилия. Добавление уникальных ограничений: Нужен уникальный ключ по parent ID, имени и фамилии? Gibson может быстро реализовать это, чтобы обеспечить целостность данных в вашем приложении. Просмотр и слияние таблицы После создания сущности "ребенок" вы можете легко просмотреть структуру таблицы, которая включает parent ID, имя, фамилия, дату рождения и соответствующие ключи. Как только вы будете удовлетворены, быстрый командой "Gibson merge" таблица будет интегрирована в ваш проект. Развертывание в базе данных С сущностями на месте, я попросил Gibson загрузить их в базу данных MySQL, включая SQL-индексы и внешние ключи. После этого команды, такие как "write base code", "write models", "write schemas" и "write tests", позволяют Gibson генерировать все, от моделей SQL Alchemy до тестов, за считанные минуты. Gibson AI сжимает то, что обычно занимало бы часы, дни или даже недели ручного кодирования, в несколько минут. С быстрым моделированием данных и генерацией кода я быстро создал модели SQL Alchemy, схемы Pydantic и маршруты FastAPI, и готов запустить свое приложение.