Je ne code jamais de la même manière à nouveau

Je suis en train d'utiliser GibsonAI pour écrire 70% de mon code Python, en quelques minutes. GibsonAI data modeler prend des instructions en langage naturel et les convertit en code Python exécutable. Cela a instantanément réduit le temps de développement de jours ou de semaines à des minutes. Contrairement à vos LLM pass-throughs ou co-pilotes typiques, GibsonAI's pair programmer permet aux développeurs de contrôler le code écrit pour qu'il corresponde parfaitement à l'utilisation prévue. Exemple : Construction de l'application Parenthood Je travaille actuellement sur un nouveau projet appelé Parenthood. Pour commencer, j'ai un répertoire GitHub vide et une base de données MySQL complètement vide. J'ai configuré une seule entité, "parent", en utilisant le pair programmer de Gibson, sans aucun codage manuel. Cela servira de base pour ce que je vais construire ensuite. Le pair programmer de Gibson est incroyablement versatile. En tant qu'enthousiaste de la ligne de commande, j'adore utiliser Gibson via le terminal pour sa rapidité et son efficacité. Pour montrer les capacités de Gibson, j'ai créé une nouvelle entité, "enfant", en utilisant de simples commandes en langage naturel : Code Entity Child : Lorsque vous dites à Gibson de "coder l'entité enfant", il commence par analyser le contexte de la base de données actuel, qui comprend actuellement uniquement la table parent. Vous pouvez ensuite commencer à modéliser les données en utilisant le langage naturel. Ajout d'attributs : Vous pouvez spécifier des attributs comme le prénom et le nom de famille, en les marquant comme requis. Gibson gère à la fois le SQL et le Python en même temps, s'assurant que tout est conforme aux normes. Création de clés étrangères : Il suffit de dire "FK parent" pour que Gibson reconnaisse la table parent, identifie sa clé primaire et crée une clé étrangère indexée automatiquement. Cette automatisation économise du temps et de l'effort. Ajout de contraintes uniques : Avez-vous besoin d'une clé unique sur l'ID parent, le prénom et le nom de famille ? Gibson peut rapidement mettre en œuvre cela pour garantir l'intégrité des données dans votre application. Examen et fusion du tableau Après avoir construit l'entité "enfant", vous pouvez facilement examiner la structure du tableau, qui inclut l'ID parent, le prénom, le nom de famille, la date de naissance et les clés pertinentes. Une fois satisfait, un simple commande "Gibson merge" fusionne le tableau dans votre projet. Déploiement dans la base de données Avec les entités en place, j'ai demandé à Gibson de charger ces entités dans la base de données MySQL, y compris les indexes SQL et les clés étrangères. Ensuite, des commandes comme "écrire le code de base", "écrire les modèles", "écrire les schémas" et "écrire les tests" permettent à Gibson de générer tout, des modèles SQL Alchemy aux tests unitaires, en quelques minutes. Gibson AI compresse ce qui prendrait normalement des heures, des jours ou même des semaines de codage manuel en quelques minutes. Avec une modélisation de données rapide et une génération de code, j'ai rapidement construit des modèles SQL Alchemy, des schémas Pydantic et des routes FastAPI, prêt à lancer mon application.