Jag kommer aldrig att koda på samma sätt igen

Jag använder GibsonAI för att skriva 70% av min Python-kod på bara några minuter. GibsonAI-datamodellen tar instruktioner i naturligt språk och konverterar dem till exekverbar Python-kod. Detta minskade utvecklingstiden från dagar eller veckor till bara minuter. Till skillnad från din typiska LLM-passthroughs eller co-pilots ger GibsonAIs pair programmer utvecklare kontrollen att skriva mycket specifika koder som fungerar för användningsfallet. Exempel: Byggandet av Parenthood-appen Jag arbetar just nu på ett nytt projekt som heter Parenthood. För att börja med har jag ett GitHub-repo utan någon befintlig kod och en MySQL-databas som är helt tom. Jag har ställt upp en enskild enhet, "förälder", med hjälp av Gibsons pair programmer, utan någon manuell kodning. Detta fungerar som grund för det jag bygger nästa. Gibson-pair programmer är otroligt flexibelt. Som en entusiast av kommandoraden älskar jag att använda Gibson genom terminalen för dess hastighet och effektivitet. För att se Gibsons förmågor skapade jag en ny enhet, "barn", med hjälp av enkla naturliga språkkommandon: Kod Enhet Barn: När du ber Gibson att "koda enhet barn" initierar det genom att analysera den aktuella databaskontexten, som för närvarande bara innehåller föräldertabellen. Sedan kan du börja datamodellera med naturligt språk. Lägg till Attribut: Du kan specificera attribut som förnamn och efternamn, markera dem som obligatoriska. Gibson hanterar både SQL och Python samtidigt, vilket säkerställer att allt är uppdaterat. Skapa Foreign Key: Att bara säga "FK förälder" får Gibson att känna igen föräldertabellen, identifiera dess primära nyckel och skapa en indexerad foreign key automatiskt. Denna automatisering sparar tid och ansträngning. Lägg till Unika Begränsningar: Behöver du en unik nyckel över förälder-ID, förnamn och efternamn? Gibson kan snabbt implementera detta för att säkerställa dataintegritet över hela din applikation. Granska och Slå Samman Tabellen Efter att ha byggt "barn"-entiteten kan du enkelt granska tabellstrukturen, som innehåller förälder-ID, förnamn, efternamn, födelsedatum och relevanta nycklar. När du är nöjd kan en snabb "Gibson merge"-kommando integrera tabellen i ditt projekt. Distribuera till Databasen Med entiteterna på plats, instruerade jag Gibson att ladda dem till MySQL-databasen, komplett med SQL-index och foreign keys. Efter detta, kommandon som "skriv bas kod", "skriv modeller", "skriv scheman" och "skriv tester" tillåter Gibson att generera allt från SQL Alchemy-modeller till enhetstester på bara några minuter. Gibson AI komprimerar det som vanligtvis skulle ta timmar, dagar eller till och med veckor av manuell kodning till bara några minuter. Med snabb datamodellering och kodgenerering har jag snabbt byggt SQL Alchemy-modeller, Pydantic-scheman och FastAPI-rutter, redo att lansera min app.