Savjeti za efikasnost Vibe kodiranja: Obavezno pročitajte prije pisanja koda! Koristite vještačku inteligenciju da biste prvo pronašli optimalno rješenje.

Prijatelj me je neki dan pitao kako poboljšati efikasnost korištenja Codexa.

我说你想做的东西，GitHub 上大概率已经有人做过了，而且不少方案已经很成熟。能直接参考、修改，为什么还要从头写一遍？

Rekao sam vam da kopirate i zalijepite sljedeći prompt i pokrenete ga prije početka svakog projekta.

他试了一下，回来跟我说，确实省了好多时间。

Razmišljao sam o tome i čini se da popriličan broj ljudi nije svjestan ove funkcije. Kao da mnogi ljudi koriste vještačku inteligenciju za pisanje koda, odmah počevši s Vibe Codingom, dopuštajući vještačkoj inteligenciji da generira web stranice i piše aplikacije.

Zaista nema potrebe za žurbom.

Ono što ti želiš da uradiš, neko na GitHub-u je najvjerovatnije već uradio.

Ono što želite uraditi najvjerovatnije je već urađeno na GitHub-u. Mnoga rješenja su već zrela, a kvalitet koda može biti čak i viši od onoga što biste mogli sami napisati. Zašto prepisivati ​​kod od nule kada se možete direktno pozvati na postojeći rad i mijenjati ga?

Moja lična navika je da kad god želim započeti novi projekat, ne pišem odmah kod. Prvo, šaljem ovaj prijedlog Codexu:

我要做一个XXX。先不要写代码。去GitHub找能直接使用或二次开发的开源项目，确认是否还在维护、部署是否麻烦、哪些功能可以复用。最后告诉我，应该直接用、基于现有项目改，还是自己开发，并给出最简单的MVP方案。等我确认后再动手。

Samo ova jedna rečenica.

Ovaj podsticaj je uradio tri stvari.

Razmislite o tome, ovaj podsjetnik radi tri stvari.

Prvo, omogućava AI-u da pronađe postojeća rješenja na GitHub-u umjesto da počne pisati svoja. Mnogi ljudi možda ne znaju da Codex, kada je integriran s GitHub dodatkom, zapravo može pretraživati ​​projekte otvorenog koda u stvarnom vremenu; to nije samo funkcija.

Drugo, koristi vještačku inteligenciju kako bi vam pomogao u procjeni kvalitete ovih projekata: da li se još uvijek održavaju, koliko je komplicirano raspoređivanje i koje se funkcije mogu direktno koristiti. Ako biste ručno pretraživali svaki projekat na GitHub-u, to bi moglo potrajati sat ili dva. Pustite da vještačka inteligencija to pokrene i dobit ćete rezultate za nekoliko minuta.

Treće, omogućava vještačkoj inteligenciji da vam da jasan prijedlog odluke: da li da ga koristite direktno, modificirate ili napišete od nule, a također vam pomaže da planirate najjednostavnije MVP rješenje.

Zašto možemo uštedjeti mnogo tokena?

Dozvolite mi da vam kažem, ova operacija zaista može uštedjeti mnogo tokena.

Zašto? Zato što ako direktno pustite vještačku inteligenciju da počne pisati kod, ona neće znati da ono što želite već postoji. Generirat će vam ogromnu količinu koda od nule. Ovaj kod se može preklapati s funkcionalnošću postojećih projekata otvorenog koda i na kraju ćete ga morati sami srediti.

Međutim, ako prvo dopustite da vam vještačka inteligencija pomogne pronaći odgovor, njeni prijedlozi će se zasnivati ​​na postojećem ekosistemu, a kada napišete kod, količina koda se može smanjiti za najmanje polovinu.

To i ja radim. Kad god započnem novi projekat, prvo pokrenem ovaj program za prijedloge, a zatim odlučim o sljedećem koraku na osnovu prijedloga umjetne inteligencije. To zaista poboljšava efikasnost.

Iskreno, nisam siguran da li će ova metoda funkcionirati za svakoga; nekim projektima zaista nedostaju lako dostupna rješenja. Ali razmislite o tome: za većinu stvari koje želite uraditi, sa stotinama miliona repozitorija na GitHub-u, postoji vrlo velika vjerovatnoća da je neko to već uradio.

Stojeći na ramenima divova

Nisi programer, tako da ne moraš pisati kod od nule. Nisi kreator sadržaja, tako da ne moraš svaki dan kreirati originalan sadržaj. Ti si samo neko ko želi da uradi nešto značajno, a najpametniji pristup je da prvo vidi šta su drugi već uradili, a zatim stane na ramena giganata.

Ponekad mislim da je najpametniji način korištenja umjetne inteligencije u eri umjetne inteligencije ne dopustiti umjetnoj inteligenciji da sve radi za vas, već da dopustite umjetnoj inteligenciji da umjesto vas prikuplja informacije i analizira odluke, a zatim ih vi možete izvršiti.

Koja je razlika između ovoga i korištenja pretraživača prije? Ranije, kada biste tražili određeni zahtjev, pojavila bi se gomila linkova i morali ste kliknuti na njih jedan po jedan da biste vidjeli koji rade, a koji ne. Sada kažete vještačkoj inteligenciji svoje zahtjeve, a ona ih filtrira za vas i direktno vam daje zaključak.

Možeš li vjerovati?

Ovaj upit treba biti ugraviran.DNKu

Lično mislim da bi ovaj prompt trebao biti ukorijenjen u našem DNK-u . Pokretanje prije početka novog projekta zaista štedi mnogo vremena.

Još jedna prednost ovog pristupa je što izbjegavate ponovno izmišljanje tople vode. Vještačka inteligencija vam pomaže da pronađete lako dostupna rješenja, omogućavajući vam da se fokusirate na zaista prilagođene aspekte. Na taj način, vaša energija se može posvetiti najvrjednijim područjima.

Moje vlastito iskustvo je da sam, kada sam prvi put počeo koristiti vještačku inteligenciju za pisanje koda, bio jako uzbuđen i želio sam da vještačka inteligencija generira sve od nule. Ali nakon što sam je neko vrijeme koristio, shvatio sam da je to često sporije. To je zato što morate otklanjati greške, modificirati i održavati kod koji generira vještačka inteligencija, dok su postojeći projekti otvorenog koda verificirani od strane mnogih ljudi, tako da je njihov kvalitet zagarantovaniji.

Ovo možda zvuči nelogično, zar ne? Ali razmislite o tome: najvažnija stvar kod koda nije njegovo pisanje, već njegovo ispravno pisanje. Postojeća rješenja su već validirana; njihovo direktno korištenje značajno će smanjiti šanse za nailaženje na probleme.

Dakle, moj savjet je, sljedeći put kada pišete kod s Codexom ili bilo kojom umjetnom inteligencijom, nemojte žuriti. Prvo, pokrenite prompt jednom i pustite da vam umjetna inteligencija pomogne pronaći odgovor.

Možda ćete otkriti da je ono što pokušavate uraditi već neko drugi uradio.

Samo ga trebaš uzeti i koristiti.

Iskoristite ušteđeno vrijeme da uradite nešto zanimljivije.

Pošto ste pročitali do sada, ako vam je bilo korisno, molimo vas da lajkujete i podijelite. Ako želite prvi primati novosti, možete me i pratiti!

Hvala vam što ste pročitali moj članak. Vidimo se sljedeći put.