Dicas de Eficiência em Programação da Vibe: Leitura Obrigatória Antes de Começar a Programar! Use IA para Encontrar a Solução Ideal Primeiro.

Um amigo me perguntou outro dia como melhorar a eficiência ao usar o Codex.

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？

Eu disse para você copiar e colar o seguinte comando e executá-lo antes de iniciar cada projeto.

他试了一下，回来跟我说，确实省了好多时间。

Tenho pensado nisso e parece que muita gente desconhece essa funcionalidade. É como se muitas pessoas usassem IA para escrever código, começando imediatamente com o Vibe Coding, deixando a IA gerar sites e escrever aplicativos.

Não há necessidade de pressa.

O que você quer fazer, é muito provável que alguém no GitHub já tenha feito.

O que você quer fazer provavelmente já foi feito no GitHub. Muitas soluções já estão maduras e a qualidade do código pode até ser superior à que você conseguiria escrever. Por que reescrever tudo do zero quando você pode consultar e modificar diretamente um trabalho já existente?

Meu hábito pessoal é que, sempre que quero começar um novo projeto, não escrevo nenhum código imediatamente. Primeiro, envio esta sugestão ao 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。

Apenas esta frase.

Essa instrução realizou três coisas.

Pense bem, essa instrução faz três coisas.

Primeiramente, permite que a IA encontre soluções existentes no GitHub em vez de começar a escrever as suas próprias. Muitas pessoas podem não saber que o Codex, quando integrado ao plugin do GitHub, consegue realmente pesquisar projetos de código aberto em tempo real; não é apenas uma funcionalidade.

Em segundo lugar, utiliza IA para ajudar a avaliar a qualidade desses projetos: se ainda estão sendo mantidos, qual a complexidade da implantação e quais recursos podem ser usados ​​diretamente. Se você fosse pesquisar manualmente cada projeto no GitHub, poderia levar uma ou duas horas. Deixe a IA fazer o trabalho e você obterá os resultados em minutos.

Em terceiro lugar, permite que a IA forneça uma sugestão de decisão clara: se deve usá-la diretamente, modificá-la ou escrevê-la do zero, e também ajuda a planejar a solução MVP mais simples.

Por que podemos economizar muitos tokens?

Deixa eu te contar, essa operação pode realmente te economizar muitos tokens.

Por quê? Porque se você deixar a IA escrever código diretamente, ela não saberá que o que você quer já existe. Ela vai gerar uma quantidade enorme de código do zero. Esse código pode se sobrepor à funcionalidade de projetos de código aberto já existentes, e você acabará tendo que limpá-lo por conta própria.

No entanto, se você deixar a IA ajudá-lo a encontrar a resposta primeiro, as sugestões serão baseadas no ecossistema existente e, ao escrever o código, a quantidade de código poderá ser reduzida em pelo menos metade.

É exatamente isso que eu faço. Sempre que começo um novo projeto, primeiro executo esse programa de sugestões e, em seguida, decido o próximo passo com base nas sugestões da IA. Isso realmente melhora a eficiência.

Sinceramente, não tenho certeza se esse método funcionará para todos; alguns projetos podem realmente não ter soluções prontas. Mas pense bem: para a maioria das coisas que você quer fazer, com centenas de milhões de repositórios no GitHub, há uma probabilidade muito alta de que alguém já tenha feito isso.

Em pé sobre os ombros de gigantes

Você não é programador, então não precisa escrever código do zero. Você não é criador de conteúdo, então não precisa criar conteúdo original todos os dias. Você é apenas alguém que quer fazer algo significativo, e a abordagem mais inteligente é primeiro observar o que outros já fizeram e, em seguida, se apoiar nos ombros de gigantes.

Às vezes, sinto que a maneira mais inteligente de usar a IA na era da IA ​​não é deixar que ela faça tudo por você, mas sim permitir que ela faça a recuperação de informações e a análise de decisões, para que você possa executá-las.

Qual a diferença entre isso e usar um mecanismo de busca antes? Antes, quando você buscava por um requisito específico, vários links apareciam e você tinha que clicar em cada um deles para ver quais funcionavam e quais não. Agora, você informa seus requisitos à IA, e ela filtra os resultados para você e apresenta a conclusão diretamente.

Você acredita nisso?

Esta instrução deve ser gravada.DNAno

Pessoalmente, acho que essa prática deveria estar enraizada em nosso DNA . Praticá-la antes de iniciar um novo projeto realmente economiza muito tempo.

Outra vantagem dessa abordagem é evitar reinventar a roda. A IA ajuda a encontrar soluções já disponíveis, permitindo que você se concentre nos aspectos verdadeiramente personalizados. Dessa forma, sua energia pode ser dedicada às áreas mais valiosas.

Minha experiência pessoal é que, quando comecei a usar IA para escrever código, fiquei muito empolgado e queria que a IA gerasse tudo do zero. Mas, depois de usá-la por um tempo, descobri que fazer isso geralmente era mais lento. Isso porque você precisa depurar, modificar e manter o código gerado pela IA, enquanto os projetos de código aberto existentes já foram verificados por muitas pessoas, então sua qualidade é mais garantida.

Isso pode parecer contraintuitivo, certo? Mas pense bem: o mais importante no código não é escrevê-lo, mas escrevê-lo corretamente. Soluções existentes já foram validadas; usá-las diretamente reduzirá significativamente as chances de encontrar problemas.

Portanto, meu conselho é: da próxima vez que você estiver escrevendo código com o Codex ou qualquer outra IA, não se precipite. Primeiro, execute o comando uma vez e deixe a IA ajudá-lo a encontrar a resposta.

Você pode descobrir que o que está tentando fazer já foi feito por outra pessoa.

Basta pegar e usar.

Use o tempo que você economizar para fazer algo mais interessante.

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Obrigado por ler meu artigo. Até a próxima!