Tipy pro efektivitu kódování Vibe: Nezbytné čtení před psaním kódu! Nejprve použijte umělou inteligenci k nalezení optimálního řešení.

Jeden kamarád se mě nedávno zeptal, jak zlepšit efektivitu při používání Codexu.

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？

Řekl jsem vám, abyste zkopírovali a vložili následující příkaz a spustili ho před zahájením každého projektu.

他试了一下，回来跟我说，确实省了好多时间。

Přemýšlím o tom a zdá se, že docela dost lidí si této funkce neuvědomuje. Je to, jako by spousta lidí používala umělou inteligenci k psaní kódu, okamžitě začali s Vibe Codingem a nechali umělou inteligenci generovat webové stránky a psát aplikace.

Opravdu není třeba spěchat.

To, co chceš udělat, už s největší pravděpodobností někdo na GitHubu udělal.

To, co chcete udělat, už s největší pravděpodobností bylo na GitHubu hotové. Mnoho řešení je již vyzrálých a kvalita kódu může být dokonce vyšší, než jakou byste si mohli napsat sami. Proč to přepisovat od nuly, když se můžete přímo odkazovat na existující práci a upravovat ji?

Můj osobní zvyk je, že kdykoli chci začít nový projekt, nepíšu hned žádný kód. Nejdříve pošlu tento návrh do 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。

Jen tato jedna věta.

Tato výzva udělala tři věci.

Zamyslete se nad tím, tato výzva dělá tři věci.

Zaprvé to umožňuje umělé inteligenci najít existující řešení na GitHubu, místo aby začala psát svá vlastní. Mnoho lidí možná neví, že Codex, když je integrován s pluginem GitHub, dokáže ve skutečnosti vyhledávat open-source projekty v reálném čase; není to jen funkce.

Za druhé, využívá umělou inteligenci k vyhodnocení kvality těchto projektů: zda jsou stále udržovány, jak složité je nasazení a které funkce lze přímo použít. Pokud byste ručně prohledávali každý projekt na GitHubu, mohlo by to trvat hodinu nebo dvě. Nechte to spustit umělou inteligencí a výsledky získáte během několika minut.

Za třetí, umožňuje umělé inteligenci dát vám jasný návrh na rozhodnutí: zda jej použít přímo, upravit nebo napsat od nuly, a také vám pomáhá naplánovat nejjednodušší MVP řešení.

Proč můžeme ušetřit spoustu tokenů?

Dovolte mi říct, že tato operace vám může ušetřit spoustu tokenů.

Proč? Protože pokud necháte umělou inteligenci přímo začít psát kód, nebude vědět, že to, co chcete, už existuje. Vygeneruje vám obrovské množství kódu od nuly. Tento kód se může překrývat s funkcionalitou stávajících open-source projektů a nakonec si ho budete muset sami vyčistit.

Pokud ale necháte umělou inteligenci, aby vám nejprve pomohla najít odpověď, její návrhy budou založeny na existujícím ekosystému a při psaní kódu se množství kódu může snížit nejméně o polovinu.

To dělám i já. Kdykoli začnu nový projekt, nejdříve spustím tento návrhový program a pak se na základě návrhů umělé inteligence rozhodnu o dalším kroku. Opravdu to zvyšuje efektivitu.

Abych byl upřímný, nejsem si jistý, jestli tato metoda bude fungovat pro každého; některé projekty skutečně postrádají snadno dostupná řešení. Ale zamyslete se nad tím: u většiny věcí, které chcete dělat, je se stovkami milionů repozitářů na GitHubu velmi vysoká pravděpodobnost, že to už někdo udělal.

Stojí na ramenou obrů

Nejste programátor, takže nemusíte psát kód od nuly. Nejste tvůrce obsahu, takže nemusíte každý den vytvářet originální obsah. Jste jen někdo, kdo chce dělat něco smysluplného, ​​a nejchytřejší přístup je nejprve zjistit, co už udělali ostatní, a pak se postavit na bedra gigantů.

Někdy mám pocit, že nejchytřejším způsobem, jak v éře umělé inteligence využít, není nechat umělou inteligenci dělat všechno za vás, ale nechat ji, aby za vás vyhledávala informace a analyzovala rozhodnutí, a vy je pak můžete spustit.

Jaký je rozdíl mezi tímto a používáním vyhledávače dříve? Dříve se při hledání konkrétního požadavku zobrazovala řada odkazů a museli jste na ně jeden po druhém klikat, abyste zjistili, které fungují a které ne. Nyní sdělíte umělé inteligenci své požadavky a ta je za vás vyfiltruje a přímo vám poskytne závěr.

Můžeš tomu věřit?

Tato výzva by měla být vyryta.DNAv

Osobně si myslím, že by tato výzva měla být zakořeněna v naší DNA . Projít si ji před zahájením nového projektu opravdu ušetří spoustu času.

Další výhodou tohoto přístupu je, že se vyhnete znovuobjevování kola. Umělá inteligence vám pomáhá najít snadno dostupná řešení, což vám umožňuje soustředit se na skutečně přizpůsobené aspekty. Tímto způsobem můžete svou energii věnovat těm nejcennějším oblastem.

Z vlastní zkušenosti mám, že když jsem poprvé začal používat umělou inteligenci k psaní kódu, byl jsem z toho opravdu nadšený a chtěl jsem, aby umělá inteligence generovala všechno od nuly. Po chvíli používání jsem ale zjistil, že je to často pomalejší. Je to proto, že kód generovaný umělou inteligencí je nutné ladit, upravovat a udržovat, zatímco stávající open-source projekty byly ověřeny mnoha lidmi, takže jejich kvalita je zaručenější.

To může znít neintuitivně, že? Ale zamyslete se nad tím: nejdůležitější na kódu není jeho napsání, ale jeho správné napsání. Existující řešení již byla ověřena; jejich přímé použití výrazně sníží pravděpodobnost výskytu problémů.

Takže moje rada zní: až příště budete psát kód s Codexem nebo jakoukoli umělou inteligencí, nespěchejte s tím. Nejprve jednou spusťte prompt a nechte umělou inteligenci, aby vám pomohla najít odpověď.

Možná zjistíte, že to, o co se snažíte, už někdo jiný udělal.

Prostě to musíte vzít a použít.

Ušetřený čas využijte k něčemu zajímavějšímu.

Jelikož jste to dočetli až sem, pokud vám to pomohlo, dejte to prosím like a sdílejte. Pokud chcete dostávat novinky jako první, můžete mě také sledovat!

Děkuji za přečtení mého článku. Uvidíme se příště.