Je ne code plus jamais de la même manière

J'utilise GibsonAI pour écrire 70 % de mon code python, en quelques minutes. Le modélisateur de données GibsonAI prendra les instructions en langage naturel et les convertira en code python exécutable. Cela a instantanément réduit le temps de développement de quelques jours ou semaines à quelques minutes. Contrairement à vos relais ou copilotes LLM typiques, le programmeur en binôme de GibsonAI donne aux développeurs le contrôle d'écrire du code très spécifique qui fonctionne pour le cas d'utilisation.

Exemple : Création de l'application Parenthood

Je travaille actuellement sur un nouveau projet appelé Parenthood. Pour commencer, j'ai un référentiel GitHub sans code existant et une base de données MySQL complètement vide. J'ai créé une seule entité, « parent », à l'aide du programmeur de paires de Gibson, sans aucun codage manuel. Cela sert de base à ce que je construis ensuite.

Le programmeur de paire Gibson est incroyablement polyvalent. En tant que passionné de ligne de commande, j'adore utiliser Gibson via le terminal pour sa rapidité et son efficacité.

Pour voir les capacités de Gibson, j'ai créé une nouvelle entité, « enfant », à l'aide de commandes simples en langage naturel :

1. Coder l'entité enfant : lorsque vous dites à Gibson de "coder l'entité enfant", il s'initialise en analysant le contexte actuel de la base de données, qui n'inclut actuellement que la table parent. Vous pouvez ensuite démarrer la modélisation des données en langage naturel.

2. Ajouter des attributs : vous pouvez spécifier des attributs tels que le prénom et le nom, en les marquant si nécessaire. Gibson gère à la fois SQL et Python simultanément, garantissant que tout est conforme aux normes.

3. Création de clé étrangère : le simple fait de dire « FK parent » invite Gibson à reconnaître la table parent, à identifier sa clé primaire et à créer automatiquement une clé étrangère indexée. Cette automatisation permet d'économiser du temps et des efforts.

4. Ajouter des contraintes uniques : avez-vous besoin d'une clé unique sur l'identifiant, le prénom et le nom du parent ? Gibson peut rapidement mettre en œuvre cela pour garantir l'intégrité des données dans votre application.

Révision et fusion du tableau

Après avoir construit l'entité « enfant », vous pouvez facilement consulter la structure de la table, qui comprend l'identifiant du parent, le prénom, le nom, la date de naissance et les clés pertinentes. Une fois satisfait, une commande rapide « Fusion Gibson » intègre la table dans votre projet.

Déploiement sur la base de données

Une fois les entités en place, j'ai demandé à Gibson de les charger dans la base de données MySQL, avec les index SQL et les clés étrangères. Ensuite, des commandes telles que « écrire le code de base », « écrire des modèles », « écrire des schémas » et « écrire des tests » permettent à Gibson de tout générer, des modèles SQL Alchemy aux tests unitaires en quelques minutes.

Gibson AI compresse en quelques minutes ce qui prendrait généralement des heures, des jours, voire des semaines de codage manuel. Grâce à une modélisation rapide des données et à la génération de code, j'ai rapidement créé des modèles SQL Alchemy, des schémas Pydantic et des routes FastAPI, et je suis prêt à lancer mon application.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!