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Ein Freund fragte mich neulich, wie man die Effizienz bei der Verwendung von Codex verbessern kann.
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?
Ich habe Ihnen gesagt, Sie sollen die folgende Eingabeaufforderung kopieren und einfügen und sie vor Beginn jedes Projekts ausführen.
他试了一下,回来跟我说,确实省了好多时间。

Ich habe darüber nachgedacht, und es scheint, dass viele diese Funktion nicht kennen. Viele nutzen KI zum Programmieren, beginnen direkt mit Vibe Coding und lassen die KI Webseiten generieren und Apps schreiben.
Es besteht wirklich kein Grund zur Eile.
Was du vorhast, hat höchstwahrscheinlich schon jemand auf GitHub gemacht.
Was Sie vorhaben, wurde höchstwahrscheinlich bereits auf GitHub umgesetzt. Viele Lösungen sind bereits ausgereift, und die Codequalität ist möglicherweise sogar höher als die von selbst geschriebenem Code. Warum also alles von Grund auf neu schreiben, wenn Sie direkt auf bestehende Lösungen zurückgreifen und diese anpassen können?
Meine persönliche Angewohnheit ist, dass ich, wenn ich ein neues Projekt beginne, nicht sofort Code schreibe. Zuerst sende ich diesen Vorschlag an Codex:
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。
Nur dieser eine Satz.
Diese Eingabeaufforderung bewirkte drei Dinge.
Überlegen Sie mal: Diese Aufforderung bewirkt drei Dinge.
Erstens ermöglicht es der KI, bestehende Lösungen auf GitHub zu finden, anstatt eigene zu entwickeln. Vielen ist vielleicht nicht bewusst, dass Codex in Verbindung mit dem GitHub-Plugin Open-Source-Projekte in Echtzeit durchsuchen kann; es handelt sich also nicht nur um eine Funktion.
Zweitens nutzt es KI, um die Qualität dieser Projekte zu bewerten: Werden sie noch gepflegt? Wie komplex ist die Implementierung? Welche Funktionen sind direkt nutzbar? Würden Sie jedes Projekt manuell auf GitHub durchsuchen, könnte das ein bis zwei Stunden dauern. Überlassen Sie die Suche der KI – Sie erhalten die Ergebnisse in wenigen Minuten.
Drittens ermöglicht es der KI, Ihnen einen klaren Entscheidungsvorschlag zu geben: ob Sie es direkt verwenden, modifizieren oder von Grund auf neu schreiben sollen, und es hilft Ihnen auch bei der Planung der einfachsten MVP-Lösung.
Warum können wir viele Token sparen?
Ich kann Ihnen sagen, dass Sie mit dieser Operation wirklich eine Menge Token sparen können.
Warum? Weil die KI, wenn sie direkt mit dem Programmieren beginnt, nicht weiß, dass das Gewünschte bereits existiert. Sie generiert eine riesige Menge Code von Grund auf. Dieser Code kann sich mit der Funktionalität bestehender Open-Source-Projekte überschneiden, und Sie müssen ihn letztendlich selbst bereinigen.
Wenn Sie jedoch zunächst die KI bei der Lösungsfindung unterstützen lassen, basieren deren Vorschläge auf dem bestehenden Ökosystem, und beim Schreiben des Codes kann der Codeumfang um mindestens die Hälfte reduziert werden.
Genau so mache ich es auch. Immer wenn ich ein neues Projekt beginne, lasse ich zuerst dieses Vorschlagsprogramm laufen und entscheide dann anhand der KI-Vorschläge über den nächsten Schritt. Das steigert die Effizienz enorm.
Ehrlich gesagt bin ich mir nicht sicher, ob diese Methode für alle funktioniert; für manche Projekte gibt es möglicherweise tatsächlich keine sofort verfügbaren Lösungen. Aber bedenken Sie: Bei Hunderten von Millionen Repositories auf GitHub ist die Wahrscheinlichkeit sehr hoch, dass jemand das, was Sie vorhaben, bereits umgesetzt hat.
Auf den Schultern von Riesen stehen
Du bist kein Programmierer, also musst du keinen Code von Grund auf neu schreiben. Du bist kein Content-Creator, also musst du nicht jeden Tag neue Inhalte erstellen. Du bist einfach jemand, der etwas Sinnvolles tun möchte, und der klügste Ansatz ist, sich zunächst anzusehen, was andere bereits geleistet haben, und dann auf deren Erkenntnissen aufzubauen.
Manchmal habe ich das Gefühl, dass der klügste Weg, KI im KI-Zeitalter einzusetzen, nicht darin besteht, die KI alles für sich erledigen zu lassen, sondern die KI die Informationsbeschaffung und Entscheidungsanalyse durchführen zu lassen, und dass man sie dann selbst ausführen kann.
Worin besteht der Unterschied zur vorherigen Nutzung einer Suchmaschine? Früher erschienen bei der Suche nach einer bestimmten Anforderung unzählige Links, die man einzeln durchklicken musste, um herauszufinden, welche funktionierten und welche nicht. Jetzt geben Sie der KI Ihre Anforderungen, sie filtert die Ergebnisse und liefert Ihnen direkt das Ergebnis.
Können Sie es glauben?
Diese Aufforderung sollte eingraviert werden.DNAim
Ich persönlich finde, diese Vorgehensweise sollte uns in Fleisch und Blut übergehen . Sie vor Beginn eines neuen Projekts durchzugehen, spart wirklich viel Zeit.
Ein weiterer Vorteil dieses Ansatzes ist, dass Sie das Rad nicht neu erfinden müssen. KI hilft Ihnen, sofort verfügbare Lösungen zu finden, sodass Sie sich auf die wirklich individuellen Aspekte konzentrieren können. Dadurch können Sie Ihre Energie in die wertvollsten Bereiche investieren.
Meine Erfahrung ist, dass ich anfangs sehr begeistert war, als ich KI zum Programmieren einsetzte und wollte, dass sie alles von Grund auf neu generiert. Nach einiger Zeit stellte ich jedoch fest, dass dies oft langsamer ist. Der Grund dafür ist, dass der von der KI generierte Code debuggt, angepasst und gewartet werden muss, während bestehende Open-Source-Projekte von vielen Personen geprüft wurden und daher eine höhere Qualität gewährleisten.
Das mag zunächst paradox klingen, oder? Aber denken Sie mal darüber nach: Das Wichtigste beim Programmieren ist nicht das Schreiben an sich, sondern das korrekte Schreiben. Bestehende Lösungen sind bereits erprobt; deren direkte Verwendung verringert das Risiko von Problemen erheblich.
Mein Rat lautet daher: Wenn Sie das nächste Mal mit Codex oder einer anderen KI programmieren, gehen Sie es langsam an. Führen Sie die Eingabeaufforderung zunächst einmal aus und lassen Sie die KI Ihnen bei der Lösungsfindung helfen.
Möglicherweise stellen Sie fest, dass das, was Sie versuchen zu tun, bereits von jemand anderem getan wurde.
Du musst es einfach nur nehmen und benutzen.
Nutzen Sie die gesparte Zeit, um etwas Interessanteres zu tun.
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Vielen Dank fürs Lesen meines Artikels. Bis zum nächsten Mal.
Hoffentlich ist Ihnen der Artikel „Vibe Coding Efficiency Doubling Techniques: A Must-Read Before Writing Code! Use AI to Find the Optimal Solution First“, der auf Chen Weiliangs Blog ( https://www.chenweiliang.com/ ) veröffentlicht wurde, hilfreich.
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