Ich werde niemals wieder auf die gleiche Weise programmieren

Ich verwende GibsonAI, um 70% meines Python-Codes zu schreiben, in Minuten. Der GibsonAI-Datenmodellierer nimmt Anweisungen in natürlicher Sprache entgegen und konvertiert sie in ausführbaren Python-Code. Das reduziert die Entwicklungsdauer von Tagen oder Wochen auf Minuten. Im Gegensatz zu Ihren typischen LLM-Passthroughs oder Co-Piloten gibt GibsonAI den Entwicklern die Kontrolle, sehr spezifischen Code zu schreiben, der für den Anwendungsfall funktioniert. Beispiel: Die Entwicklung der Elternschafts-App Ich arbeite derzeit an einem neuen Projekt namens Elternschaft. Zu Beginn habe ich ein GitHub-Repository ohne bestehenden Code und eine leere MySQL-Datenbank. Ich habe ein einziges Element, "Eltern", mit Gibson's Pair-Programmierer erstellt, ohne manuelles Coden. Das dient als Grundlage für das, was ich nächstes baue. Der Gibson-Pair-Programmierer ist äußerst vielseitig. Als Fan der Kommandozeile liebe ich es, Gibson über das Terminal zu verwenden, wegen seiner Geschwindigkeit und Effizienz. Um Gibson's Fähigkeiten zu demonstrieren, erstellte ich ein neues Element, "Kind", mit einfachen natürlichen Sprachbefehlen: Code-Element Kind: Wenn Sie Gibson anweisen, "Code-Element Kind" zu erstellen, beginnt es mit der Analyse des aktuellen Datenbankkontexts, der derzeit nur die Eltern-Tabelle enthält. Dann können Sie mit dem Datenmodellieren beginnen, indem Sie natürliche Sprache verwenden. Attribute hinzufügen: Sie können Attribute wie Vorname und Nachname hinzufügen und sie als erforderlich markieren. Gibson behandelt sowohl SQL als auch Python gleichzeitig, um sicherzustellen, dass alles auf dem neuesten Stand ist. Schlüssel erstellen: Einfach "FK Eltern" zu sagen, veranlasst Gibson, die Eltern-Tabelle zu erkennen, ihren Primärschlüssel zu identifizieren und automatisch einen indizierten Fremdschlüssel zu erstellen. Diese Automatisierung spart Zeit und Mühe. Einzigartige Constraints hinzufügen: Brauchen Sie eine einzigartige Schlüsselkombination über Eltern-ID, Vorname und Nachname? Gibson kann dies schnell implementieren, um die Datenintegrität in Ihrem Anwendungskontext zu gewährleisten. Tabelle überprüfen und mergen Nachdem das "Kind"-Element erstellt wurde, können Sie die Tabelle struktur einfach überprüfen, die die Eltern-ID, den Vornamen, den Nachnamen, das Geburtsdatum und die relevanten Schlüssel enthält. Sobald Sie zufrieden sind, führt ein einfaches "Gibson mergen" -Kommando die Tabelle in Ihr Projekt ein. In die Datenbank deployen Mit den Elementen an Ort und Stelle, wies ich Gibson an, sie in meine MySQL-Datenbank zu laden, komplett mit SQL-Indizes und Fremdschlüsseln. Danach erlauben Befehle wie "Base-Code schreiben", "Modelle schreiben", "Schemas schreiben" und "Tests schreiben", dass Gibson alles von SQL Alchemy-Modellen bis hin zu Unit-Tests in nur wenigen Minuten generiert. Gibson AI komprimiert, was normalerweise Stunden, Tage oder sogar Wochen manuellen Codens erfordern würde, in nur wenige Minuten. Mit schnellem Datenmodellieren und Code-Generierung habe ich schnell SQL Alchemy-Modelle, Pydantic-Schemas und FastAPI-Routen erstellt und bin bereit, meine App zu starten.