Non coderò mai nello stesso modo di nuovo

Sto usando GibsonAI per scrivere il 70% del mio codice Python, in pochi minuti. Il modello di dati GibsonAI prende istruzioni in linguaggio naturale e le converte in codice Python eseguibile. Ciò ha ridotto istantaneamente il tempo di sviluppo da giorni o settimane a minuti. A differenza dei tuoi tipici passaggi LLM o co-pilot, GibsonAI's pair programmer dà ai developer il controllo per scrivere codice molto specifico che funziona per il caso d'uso. Esempio: Costruire l'app Parenthood Sto attualmente lavorando su un nuovo progetto chiamato Parenthood. Per iniziare, ho un repository GitHub senza codice esistente e un database MySQL completamente vuoto. Ho impostato una singola entità, "genitore", utilizzando il pair programmer di Gibson, senza alcun codice manuale. Ciò serve come base per quello che costruisco dopo. Il pair programmer di Gibson è incredibilmente versatile. Come appassionato di riga di comando, adoro utilizzare Gibson attraverso il terminale per la sua velocità e efficienza. Per vedere le capacità di Gibson, ho creato una nuova entità, "figlio", utilizzando semplici comandi in linguaggio naturale: Codice Entità Figlio: Quando dici a Gibson di "codice entità figlio", inizia analizzando il contesto del database attuale, che attualmente include solo la tabella dei genitori. Puoi quindi iniziare a modellare i dati utilizzando il linguaggio naturale. Aggiunta di Attributi: Puoi specificare attributi come nome e cognome, segnandoli come richiesti. Gibson gestisce sia SQL che Python contemporaneamente, assicurandosi che tutto sia standard. Creazione di Chiavi Esterne: Basta dire "FK genitore" per far sì che Gibson riconosca la tabella dei genitori, identifichi la chiave primaria e crei una chiave esterna indicizzata automaticamente. Questa automazione risparmia tempo e sforzo. Aggiunta di Vincoli Unici: Hai bisogno di una chiave unica su ID genitore, nome e cognome? Gibson può rapidamente implementare ciò per garantire l'integrità dei dati in tutta l'applicazione. Rivedere e Unire la Tavola Dopo aver costruito l'entità "figlio", puoi facilmente rivedere la struttura della tavola, che include l'ID genitore, nome, cognome, data di nascita e le chiavi rilevanti. Una volta soddisfatto, un comando "Gibson merge" unisce la tavola nel tuo progetto. Distribuire nel Database Con le entità in posto, ho istruito Gibson per caricare le entità nel database MySQL, completo di indici SQL e chiavi esterne. Dopo di ciò, comandi come "scrivi codice base", "scrivi modelli", "scrivi schemi" e "scrivi test" permettono a Gibson di generare tutto, dai modelli SQL Alchemy ai test unitari, in pochi minuti. Gibson AI comprime quello che normalmente richiederebbe ore, giorni o addirittura settimane di codice manuale in pochi minuti. Con la modellazione dei dati rapida e la generazione di codice, ho rapidamente costruito modelli SQL Alchemy, schemi Pydantic e percorsi FastAPI, pronto a lanciare la mia app.