Tipy pre efektívnosť kódovania Vibe: Povinné prečítanie pred písaním kódu! Najprv použite umelú inteligenciu na nájdenie optimálneho riešenia.

Jeden kamarát sa ma nedávno opýtal, ako môže zlepšiť efektivitu pri používaní Codexu.

Povedal som ti, aby si najprv pripojil plugin GitHub.

Povedal, že to má prepojené.

Povedal som vám, aby ste skopírovali a vložili nasledujúci príkaz a spustili ho pred začatím každého projektu.

Skúsil to a vrátil sa so slovami: „Do čerta, ušetrilo mi to toľko času.“

Premýšľal som o tom a zdá sa, že pomerne veľa ľudí si túto funkciu neuvedomuje. Je to, akoby veľa ľudí používalo umelú inteligenciu na písanie kódu, okamžite začali s Vibe Codingom a nechali umelú inteligenciu generovať webové stránky a písať aplikácie.

Naozaj sa netreba ponáhľať.

Čo chceš urobiť, už s najväčšou pravdepodobnosťou niekto na GitHube urobil.

To, čo chcete urobiť, už s najväčšou pravdepodobnosťou bolo na GitHube hotové. Mnohé riešenia sú už vyspelé a kvalita kódu môže byť dokonca vyššia, ako by ste dokázali napísať sami. Prečo to prepisovať od začiatku, keď sa môžete priamo odvolávať na existujúcu prácu a upravovať ju?

Mojím osobným zvykom je, že vždy, keď chcem začať nový projekt, nepíšem hneď žiadny kód. Najprv pošlem 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。

Len táto jedna veta.

Táto výzva urobila tri veci.

Zamyslite sa nad tým, táto výzva robí tri veci.

Po prvé, umožňuje umelej inteligencii nájsť existujúce riešenia na GitHube namiesto toho, aby začala písať vlastné. Mnoho ľudí možno nevie, že Codex, keď je integrovaný s pluginom GitHub, dokáže v skutočnosti vyhľadávať open-source projekty v reálnom čase; nie je to len funkcia.

Po druhé, využíva umelú inteligenciu, ktorá vám pomôže vyhodnotiť kvalitu týchto projektov: či sa stále udržiavajú, aké zložité je nasadenie a ktoré funkcie sa dajú priamo použiť. Ak by ste manuálne prehľadávali každý projekt na GitHube, mohlo by to trvať hodinu alebo dve. Nechajte to spustiť umelou inteligenciou a výsledky získate o niekoľko minút.

Po tretie, umožňuje umelej inteligencii poskytnúť vám jasný návrh na rozhodnutie: či ho použiť priamo, upraviť alebo napísať od začiatku, a tiež vám pomáha naplánovať najjednoduchšie MVP riešenie.

Prečo môžeme ušetriť veľa tokenov?

Dovoľte mi povedať, že táto operácia vám môže naozaj ušetriť veľa tokenov.

Prečo? Pretože ak necháte umelú inteligenciu priamo začať písať kód, nebude vedieť, že to, čo chcete, už existuje. Vygeneruje pre vás obrovské množstvo kódu od začiatku. Tento kód sa môže prekrývať s funkcionalitou existujúcich open-source projektov a nakoniec si ho budete musieť sami vyčistiť.

Ak však necháte umelú inteligenciu, aby vám najprv pomohla nájsť odpoveď, jej návrhy budú založené na existujúcom ekosystéme a pri písaní kódu sa množstvo kódu môže znížiť minimálne o polovicu.

To robím aj ja. Vždy, keď začínam nový projekt, najprv spustím tento program s návrhmi a potom sa na základe návrhov umelej inteligencie rozhodnem o ďalšom kroku. Naozaj to zvyšuje efektivitu.

Úprimne povedané, nie som si istý, či táto metóda bude fungovať pre každého; niektorým projektom skutočne môžu chýbať ľahko dostupné riešenia. Ale zamyslite sa nad tým: pre väčšinu vecí, ktoré chcete robiť, so stovkami miliónov repozitárov na GitHube je veľmi vysoká pravdepodobnosť, že to už niekto urobil.

Stojac na pleciach obrov

Nie si programátor, takže nemusíš písať kód od začiatku. Nie si tvorca obsahu, takže nemusíš každý deň vytvárať originálny obsah. Si len niekto, kto chce robiť niečo zmysluplné, a najrozumnejší prístup je najprv vidieť, čo už urobili iní, a potom sa postaviť na plecia gigantov.

Niekedy mám pocit, že najrozumnejší spôsob, ako využiť umelú inteligenciu v ére umelej inteligencie, nie je nechať umelú inteligenciu robiť všetko za vás, ale nechať umelú inteligenciu, aby za vás vyhľadávala informácie a analyzovala rozhodnutia, a potom to môžete vykonať.

Aký je rozdiel medzi týmto a používaním vyhľadávača predtým? Predtým sa pri vyhľadávaní konkrétnej požiadavky zobrazovalo množstvo odkazov a museli ste na ne klikať jeden po druhom, aby ste zistili, ktoré fungujú a ktoré nie. Teraz umelej inteligencii poviete svoje požiadavky a tá ich za vás vyfiltruje a priamo vám poskytne záver.

Veríš tomu?

Táto výzva by mala byť vygravírovaná.DNAv

Osobne si myslím, že táto výzva by mala byť zakorenená v našej DNA . Precvičenie si ju pred začatím nového projektu skutočne ušetrí veľa času.

Ďalšou výhodou tohto prístupu je, že sa vyhnete znovuobjavovaniu kolesa. Umelá inteligencia vám pomáha nájsť ľahko dostupné riešenia, čo vám umožňuje sústrediť sa na skutočne prispôsobené aspekty. Takto môžete svoju energiu venovať najcennejším oblastiam.

Z mojej vlastnej skúsenosti mám pocit, že keď som prvýkrát začal používať umelú inteligenciu na písanie kódu, bol som naozaj nadšený a chcel som, aby umelá inteligencia generovala všetko od začiatku. Po chvíli používania som však zistil, že je to často pomalšie. Je to preto, že kód vygenerovaný umelou inteligenciou musíte ladiť, upravovať a udržiavať, zatiaľ čo existujúce open-source projekty boli overené mnohými ľuďmi, takže ich kvalita je zaručenejšia.

Toto môže znieť neintuitívne, však? Ale zamyslite sa nad tým: najdôležitejšie na kóde nie je jeho písanie, ale jeho správne písanie. Existujúce riešenia už boli overené; ich priame použitie výrazne zníži pravdepodobnosť výskytu problémov.

Moja rada teda znie: nabudúce, keď budete písať kód s Codexom alebo inou umelou inteligenciou, neponáhľajte sa. Najprv raz spustite výzvu a nechajte umelú inteligenciu, aby vám pomohla nájsť odpoveď.

Možno zistíte, že to, čo sa snažíte urobiť, už niekto iný urobil.

Stačí si to vziať a použiť.

Ušetrený čas využite na niečo zaujímavejšie.

Keďže ste sa dočítali až sem, ak vám to pomohlo, dajte to lajk a zdieľajte. Ak chcete dostávať novinky ako prví, môžete ma tiež sledovať!

Ďakujem za prečítanie môjho článku. Dovidenia nabudúce.