वाइब कोडिंग दक्षता युक्तियाँ: कोड लिखने से पहले अवश्य पढ़ें! सर्वोत्तम समाधान खोजने के लिए पहले एआई का उपयोग करें।

कुछ दिन पहले एक दोस्त ने मुझसे पूछा कि कोडेक्स का उपयोग करते समय दक्षता में सुधार कैसे किया जाए।

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？

मैंने आपको बताया था कि प्रत्येक प्रोजेक्ट शुरू करने से पहले निम्नलिखित प्रॉम्प्ट को कॉपी और पेस्ट करके चलाएं।

他试了一下，回来跟我说，确实省了好多时间。

मैं इस बारे में सोच रहा था, और ऐसा लगता है कि काफी लोग इस फीचर से अनजान हैं। यह वैसा ही है जैसे कई लोग कोड लिखने के लिए AI का उपयोग करते हैं , सीधे Vibe Coding से शुरुआत करते हैं, और AI को वेबसाइट बनाने और ऐप्स लिखने देते हैं।

जल्दबाजी करने की कोई जरूरत नहीं है।

आप जो करना चाहते हैं, GitHub पर किसी ने वह काम पहले ही कर लिया होगा।

आप जो करना चाहते हैं, वह संभवतः GitHub पर पहले से ही किया जा चुका है। कई समाधान पहले से ही विकसित हैं, और कोड की गुणवत्ता आपके द्वारा लिखे गए कोड से भी बेहतर हो सकती है। जब आप मौजूदा कार्य का सीधे संदर्भ ले सकते हैं और उसमें बदलाव कर सकते हैं, तो इसे शुरू से दोबारा क्यों लिखें?

मेरी निजी आदत यह है कि जब भी मैं कोई नया प्रोजेक्ट शुरू करना चाहता हूँ, तो मैं तुरंत कोई कोड नहीं लिखता। सबसे पहले, मैं कोडेक्स को यह सुझाव भेजता हूँ:

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。

बस यही एक वाक्य।

इस प्रॉम्प्ट ने तीन काम किए।

इस बारे में सोचिए, यह प्रॉम्प्ट तीन काम करता है।

सबसे पहले, यह एआई को अपना खुद का समाधान लिखने के बजाय गिटहब पर मौजूद समाधानों को खोजने की अनुमति देता है। बहुत से लोग शायद यह नहीं जानते होंगे कि गिटहब प्लगइन के साथ एकीकृत होने पर कोडेक्स वास्तव में ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्स को रियल टाइम में खोज सकता है; यह सिर्फ एक फीचर नहीं है।

दूसरा, यह AI का उपयोग करके आपको इन प्रोजेक्ट्स की गुणवत्ता का मूल्यांकन करने में मदद करता है: क्या उनका रखरखाव अभी भी जारी है, तैनाती कितनी जटिल है, और किन सुविधाओं का सीधे उपयोग किया जा सकता है। यदि आप GitHub पर प्रत्येक प्रोजेक्ट को मैन्युअल रूप से खोजेंगे, तो इसमें एक या दो घंटे लग सकते हैं। AI को यह काम करने दें, और आपको मिनटों में परिणाम मिल जाएंगे।

तीसरा, यह एआई को आपको स्पष्ट निर्णय सुझाव देने की अनुमति देता है: चाहे इसका सीधे उपयोग करना हो, इसे संशोधित करना हो या इसे शुरू से लिखना हो, और यह आपको सबसे सरल एमवीपी समाधान की योजना बनाने में भी मदद करता है।

हम बहुत सारे टोकन क्यों बचा सकते हैं?

मैं आपको बता दूं, इस प्रक्रिया से आप वास्तव में बहुत सारे टोकन बचा सकते हैं।

क्यों? क्योंकि अगर आप सीधे AI को कोड लिखने देंगे, तो उसे यह पता नहीं चलेगा कि जो आप चाहते हैं वह पहले से मौजूद है। वह आपके लिए शुरू से ही बहुत सारा कोड तैयार कर देगा। यह कोड मौजूदा ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्स की कार्यक्षमता से मेल खा सकता है, और अंततः आपको इसे खुद ही ठीक करना होगा।

हालांकि, यदि आप पहले एआई को उत्तर खोजने में मदद करने देते हैं, तो उसके सुझाव मौजूदा पारिस्थितिकी तंत्र पर आधारित होंगे, और जब आप कोड लिखेंगे, तो कोड की मात्रा कम से कम आधी हो सकती है।

मैं खुद भी यही करता हूँ। जब भी मैं कोई नया प्रोजेक्ट शुरू करता हूँ, तो सबसे पहले इस सुझाव प्रोग्राम को चलाता हूँ, और फिर AI के सुझावों के आधार पर अगला कदम तय करता हूँ। इससे कार्यकुशलता में वाकई सुधार होता है।

सच कहूँ तो, मुझे यकीन नहीं है कि यह तरीका सबके लिए कारगर होगा; कुछ प्रोजेक्ट्स के लिए शायद आसानी से उपलब्ध समाधान न हों। लेकिन ज़रा सोचिए: GitHub पर करोड़ों रिपॉज़िटरीज़ मौजूद हैं, तो आप जो भी करना चाहते हैं, उनमें से ज़्यादातर कामों के लिए किसी न किसी ने पहले ही कर लिया होगा।

दिग्गजों के कंधों पर खड़े होकर

आप प्रोग्रामर नहीं हैं, इसलिए आपको शुरू से कोड लिखने की ज़रूरत नहीं है। आप कंटेंट क्रिएटर नहीं हैं, इसलिए आपको हर दिन ओरिजिनल कंटेंट बनाने की ज़रूरत नहीं है। आप बस एक ऐसे व्यक्ति हैं जो कुछ सार्थक करना चाहते हैं, और सबसे समझदारी भरा तरीका यही है कि पहले देखें कि दूसरों ने क्या किया है, और फिर उनके काम से सीखें।

कभी-कभी मुझे लगता है कि एआई युग में एआई का उपयोग करने का सबसे स्मार्ट तरीका यह नहीं है कि एआई को आपके लिए सब कुछ करने दिया जाए, बल्कि एआई को आपके लिए सूचना पुनर्प्राप्ति और निर्णय विश्लेषण करने दिया जाए, और फिर आप उसे क्रियान्वित कर सकते हैं।

पहले के सर्च इंजन के इस्तेमाल और इसमें क्या अंतर है? पहले, जब आप किसी खास ज़रूरत के लिए सर्च करते थे, तो कई सारे लिंक दिखाई देते थे, और आपको एक-एक करके उन पर क्लिक करके देखना पड़ता था कि कौन से काम करते हैं और कौन से नहीं। अब, आप AI को अपनी ज़रूरतें बताते हैं, और यह उन्हें फ़िल्टर करके सीधे आपको नतीजे दे देता है।

क्या आप इस पर विश्वास कर सकते हैं?

इस संदेश को उत्कीर्ण किया जाना चाहिए।डीएनएमें

मुझे व्यक्तिगत रूप से लगता है कि यह प्रक्रिया हमारे स्वभाव में समाहित होनी चाहिए । किसी भी नए प्रोजेक्ट को शुरू करने से पहले इसे दोहराने से वास्तव में बहुत समय बचता है।

इस दृष्टिकोण का एक और लाभ यह है कि आपको अनावश्यक मेहनत करने की आवश्यकता नहीं होती। एआई आपको आसानी से उपलब्ध समाधान खोजने में मदद करता है, जिससे आप वास्तव में अनुकूलित पहलुओं पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। इस तरह, आपकी ऊर्जा सबसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों में लगाई जा सकती है।

मेरा अपना अनुभव यह है कि जब मैंने पहली बार कोड लिखने के लिए AI का उपयोग करना शुरू किया, तो मैं बहुत उत्साहित था और चाहता था कि AI सब कुछ शुरू से ही तैयार कर दे। लेकिन कुछ समय उपयोग करने के बाद, मैंने पाया कि ऐसा करना अक्सर धीमा होता है। इसका कारण यह है कि AI द्वारा तैयार किए गए कोड को डीबग करना, संशोधित करना और उसका रखरखाव करना पड़ता है, जबकि मौजूदा ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट कई लोगों द्वारा सत्यापित किए गए हैं, इसलिए उनकी गुणवत्ता अधिक सुनिश्चित होती है।

यह बात शायद अटपटी लगे, है ना? लेकिन ज़रा सोचिए: कोड लिखने में सबसे अहम बात उसे सही तरीके से लिखना नहीं है। मौजूदा समाधान पहले ही प्रमाणित हो चुके हैं; उनका सीधे इस्तेमाल करने से समस्याओं के आने की संभावना काफी कम हो जाएगी।

इसलिए मेरी सलाह है कि अगली बार जब आप कोडेक्स या किसी अन्य एआई का उपयोग करके कोड लिख रहे हों, तो जल्दबाजी न करें। पहले, प्रॉम्प्ट को एक बार चलाएं और एआई को उत्तर खोजने में आपकी मदद करने दें।

आपको शायद पता चले कि आप जो करने की कोशिश कर रहे हैं, वह पहले ही किसी और ने कर लिया है।

आपको बस इसे लेना है और इसका उपयोग करना है।

जो समय आप बचाते हैं, उसका उपयोग कुछ अधिक रोचक काम करने के लिए करें।

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मेरा लेख पढ़ने के लिए धन्यवाद। फिर मिलेंगे।