


Pembantu Pengekodan AI, Templat Pemula dan Banyak Lagi: Panduan untuk Kurang Bekerja
Anda seorang pembangun JavaScript yang mempunyai impian besar untuk membina perkara yang menakjubkan. Tetapi sebelum anda boleh memulakan idea aplikasi luar biasa seterusnya itu, anda terperangkap menghabiskan masa berjam-jam menyediakan kod dan infrastruktur plat dandang. Terdapat persekitaran pembangun untuk dikonfigurasikan, saluran paip CI untuk disediakan dan banyak ciri generik untuk dibina, seperti profil pengguna dan aliran pengesahan.
Anda rasa itu bukan penggunaan terbaik masa atau bakat anda. Itulah apabila anda mula memburu jalan pintas. Alat dan sumber yang boleh mengendalikan bahagian biasa apl anda supaya anda boleh fokus pada ciri khas yang anda cuba bina.
Anda mungkin sudah bergantung pada pembantu pengekodan AI sedikit sebanyak, tetapi keajaiban sebenar berlaku apabila mereka digandingkan dengan alatan pembangunan dan sumber lain yang direka untuk memulakan projek kami.
Walaupun AI boleh menyelaraskan banyak tugas, memahami cara menggunakan alatan dan sumber yang telah dicuba dan benar dengan berkesan adalah penting. Ini boleh membimbing pembantu AI anda untuk menjana kod yang lebih bersih, teruji lebih baik dan lebih cekap.
Templat Projek dan Pembantu Pengekodan AI
Templat projek menyediakan persediaan prakonfigurasi untuk pelbagai susunan teknologi. Mereka telah wujud untuk masa yang lama tetapi, mungkin secara berlawanan dengan intuisi, telah menjadi lebih penting dengan peningkatan pembantu pengekodan AI.
Contoh: templat pemula pada Vercel.com dan Remix.run
Templat menyediakan konteks terbaik untuk pembantu AI anda, menjimatkan jam kejuruteraan segera yang teliti dan perbualan yang panjang dengan rakan AI anda. Templat adalah terperinci. Ia mentakrifkan persekitaran pembangunan, kebergantungan untuk digunakan, metodologi pemindahan data, rangka kerja, pengurusan keadaan, penyelesaian penggayaan dan sebagainya.
Templat juga mempunyai konvensyen pengekodan dan piawaian pembangunan yang dibenamkan di dalamnya. Dengan asas yang kukuh, teruji dan disahkan, anda terhindar daripada menyatukan semua perkara sejurus selepas itu.
Menyesuaikan projek pra-buat (templat) menggunakan Kursor AI dan sebutan @Codebase
Selain templat itu sendiri, beberapa pembantu AI (seperti Kursor AI) juga menyokong fail arahan umum untuk membimbing AI dalam setiap cadangan yang dibuatnya. Sebagai contoh, lihat koleksi arahan Cusror AI ini, yang ditulis oleh pembangun kanan, untuk digunakan dalam fail .cursorrules:
https://cursor.directory/
Pembantu Pengekodan Infrastruktur-sebagai-Kod dan AI
Pengekodan bukan sahaja tentang menulis logik bahagian hadapan atau bahagian belakang — ia mengenai menyediakan keseluruhan ekosistem untuk apl anda berkembang maju. Alat seperti AWS CDK, Pulumi atau Terraform membolehkan anda menentukan infrastruktur awan anda sebagai kod.
Alat IoC moden seperti SST sangat "menyedari" bahagian fungsi pangkalan kod anda. Mereka membenamkan ke dalam logik apl anda untuk menghasilkan pembangunan yang diperkemas dan lebih kalis kegagalan. Alat IoC Modren selalunya menyediakan API yang sangat abstrak, yang menjadikannya lebih mudah untuk anda dan rakan AI anda memahami.
Menggunakan IoC membolehkan pembantu pengekodan AI anda membantu anda lebih banyak lagi. Ia boleh memanipulasi dan memanjangkan infrastruktur anda, sama seperti yang dilakukan dengan logik dan UI anda. Pangkalan kod anda ialah semua yang diperlukan oleh AI anda untuk memberi perkhidmatan kepada anda dengan baik. Tiada apa-apa yang tersembunyi, termasuk sumber yang menguatkan apl anda.
/** * SST Example; the code for nextjs deployment * along with the creation of an S3 bucket (acesible to it) **/ const bucket = new sst.aws.Bucket("MyBucket", { access: "public" }); new sst.aws.Nextjs("MyWeb", { link: [bucket] });
Perpustakaan UI yang dihoskan sendiri dan Pembantu Pengekodan AI
Terdapat peralihan yang ketara ke arah membenamkan komponen UI terus ke dalam projek dan bukannya memasangnya sebagai pakej npm (tidak boleh ubah), memberikan anda lebih fleksibiliti untuk mengubah suai dan memanjangkannya.
Satu kelebihan utama mempunyai contoh komponen UI anda sendiri sebagai sebahagian daripada pangkalan kod anda ialah ia memudahkan pembantu pengekodan AI anda untuk mengarang UI baharu atas permintaan sambil merujuk kepada koleksi tersuai anda komponen dan (berpotensi) diubah suai tingkah laku dan API.
Sesetengah koleksi komponen seperti shadcn/ui menawarkan alat CLI untuk membantu anda dengan proses "salin-tampal". Alat lain seperti Bit boleh membantu anda melakukan perkara yang sama dengan mana-mana perpustakaan UI yang dihoskan pada Platform Bit. Mana-mana komponen boleh dipasang atau disalin ke dalam projek anda.
Koleksi tersuai komponen Radix yang dihoskan pada Platform Bit
Dalam kes Bit Platform, pembantu AI yang berdedikasi juga boleh menjana koleksi tersuai komponen kongsi berdasarkan pustaka komponen kegemaran anda.
Menjana koleksi dikongsi komponen UI Bahan tersuai pada Platform Bit
Pangkalan Kod Boleh Gubah dan Pembantu Pengekodan AI
Perisian boleh gubah atau pangkalan kod boleh gubah ialah dua konsep berkait rapat yang juga wujud dalam pembangunan perisian sejak sekian lama.
Pada dasarnya, pangkalan kod boleh gubah direka bentuk dengan komponen atau modul modular, boleh guna semula dan boleh diurus secara bebas. Modul ini boleh dipasang dengan cara yang berbeza untuk menghasilkan sistem baharu atau mengubah suai yang sedia ada. Sistem boleh digubah semasa masa bina, masa jalan atau hibrid, membentuk bahagian hadapan, bahagian belakang dan juga infrastrukturnya.
Contoh: Aplikasi pelayan React Apollo boleh gubah yang terdiri daripada komponen reusbale
Pendekatan 'composable' disukai dan diterima pakai oleh ramai orang kerana kod piawai, boleh diselenggara dan sangat boleh disesuaikan yang dihasilkannya.
‘Disawaikan’ kerana komponen yang sama digunakan semula di seluruh sistem. ‘Boleh dikekalkan’ kerana komponen dalam sistem membentuk graf pergantungan yang jelas yang menerangkan cara ia berkait antara satu sama lain, tetapi juga kerana jumlah baris kod (LOC) dikurangkan secara drastik. Akhir sekali, ia adalah ‘boleh disesuaikan’ kerana komponen boleh digunakan dalam buruj yang berbeza untuk menangani keperluan baharu apabila ia datang.
Pembantu pengekodan AI memberikan kebolehkomposisian satu putaran baharu.
Platform seperti Bit telah menerima pendekatan ini, menawarkan rumah untuk komponen bebas, bersama-sama dengan pembantu pengekodan berkuasa AI. Pembantu ini melangkaui penjanaan kod mudah; ia memahami graf pergantungan sistem dan mengutamakan penggunaan semula komponen sedia ada berbanding mencipta kod baharu dari awal.
Penggunaan semula strategik ini memastikan asas kod kekal cekap dan boleh diselenggara, mengelakkan kembung yang tidak perlu. Selain itu, memandangkan komponen yang digunakan semula telah pun diuji dan disahkan, anda dijamin tidur malam yang lebih nyenyak.
Sebagai contoh, lihat gesaan berikut yang diberikan kepada pembantu AI Bit:
Menjana ciri baharu menggunakan pembantu pengekodan AI Bit
Komponen yang dijana akan menjadi komposisi komponen bebas sedia ada daripada pangkalan kod anda:
Komponen 'contact-us-form' yang dijana AI terdiri daripada komponen sedia ada daripada pangkalan kod
Komponen itu kemudiannya dibina dan diuji sebelum ia menyertai pangkalan kod anda, iaitu, dalam satu cara, koleksi terpilih komponen boleh guna semula:
Komponen yang dijana AI dibina dan diuji sebelum ia menyertai pangkalan kod anda pada Bit Platform
Kesimpulan
Tiada sesiapa yang terlibat dalam pengekodan kerana mereka berminat untuk menyediakan boilerplate atau bergelut dengan saluran paip. Keajaiban sebenar berlaku apabila anda dapat menumpukan pada perkara kreatif dan mengubah permainan yang sebenarnya penting. Pembantu pengekodan AI sedia membantu namun, menggunakannya tanpa rancangan atau metodologi, selalunya boleh mengakibatkan perbualan yang panjang dan membosankan dengan rakan kongsi AI anda.
Atas ialah kandungan terperinci Pembantu Pengekodan AI, Templat Pemula dan Banyak Lagi: Panduan untuk Kurang Bekerja. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Enjin JavaScript yang berbeza mempunyai kesan yang berbeza apabila menguraikan dan melaksanakan kod JavaScript, kerana prinsip pelaksanaan dan strategi pengoptimuman setiap enjin berbeza. 1. Analisis leksikal: Menukar kod sumber ke dalam unit leksikal. 2. Analisis Tatabahasa: Menjana pokok sintaks abstrak. 3. Pengoptimuman dan Penyusunan: Menjana kod mesin melalui pengkompil JIT. 4. Jalankan: Jalankan kod mesin. Enjin V8 mengoptimumkan melalui kompilasi segera dan kelas tersembunyi, Spidermonkey menggunakan sistem kesimpulan jenis, menghasilkan prestasi prestasi yang berbeza pada kod yang sama.

Aplikasi JavaScript di dunia nyata termasuk pengaturcaraan sisi pelayan, pembangunan aplikasi mudah alih dan Internet of Things Control: 1. Pengaturcaraan sisi pelayan direalisasikan melalui node.js, sesuai untuk pemprosesan permintaan serentak yang tinggi. 2. Pembangunan aplikasi mudah alih dijalankan melalui reaktnatif dan menyokong penggunaan silang platform. 3. Digunakan untuk kawalan peranti IoT melalui Perpustakaan Johnny-Five, sesuai untuk interaksi perkakasan.

Saya membina aplikasi SaaS multi-penyewa berfungsi (aplikasi edTech) dengan alat teknologi harian anda dan anda boleh melakukan perkara yang sama. Pertama, apakah aplikasi SaaS multi-penyewa? Aplikasi SaaS Multi-penyewa membolehkan anda melayani beberapa pelanggan dari Sing

Artikel ini menunjukkan integrasi frontend dengan backend yang dijamin oleh permit, membina aplikasi edtech SaaS yang berfungsi menggunakan Next.Js. Frontend mengambil kebenaran pengguna untuk mengawal penglihatan UI dan memastikan permintaan API mematuhi dasar peranan

JavaScript adalah bahasa utama pembangunan web moden dan digunakan secara meluas untuk kepelbagaian dan fleksibiliti. 1) Pembangunan front-end: Membina laman web dinamik dan aplikasi satu halaman melalui operasi DOM dan kerangka moden (seperti React, Vue.js, sudut). 2) Pembangunan sisi pelayan: Node.js menggunakan model I/O yang tidak menyekat untuk mengendalikan aplikasi konkurensi tinggi dan masa nyata. 3) Pembangunan aplikasi mudah alih dan desktop: Pembangunan silang platform direalisasikan melalui reaktnatif dan elektron untuk meningkatkan kecekapan pembangunan.

Trend terkini dalam JavaScript termasuk kebangkitan TypeScript, populariti kerangka dan perpustakaan moden, dan penerapan webassembly. Prospek masa depan meliputi sistem jenis yang lebih berkuasa, pembangunan JavaScript, pengembangan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, dan potensi pengkomputeran IoT dan kelebihan.

JavaScript adalah asas kepada pembangunan web moden, dan fungsi utamanya termasuk pengaturcaraan yang didorong oleh peristiwa, penjanaan kandungan dinamik dan pengaturcaraan tak segerak. 1) Pengaturcaraan yang didorong oleh peristiwa membolehkan laman web berubah secara dinamik mengikut operasi pengguna. 2) Penjanaan kandungan dinamik membolehkan kandungan halaman diselaraskan mengikut syarat. 3) Pengaturcaraan Asynchronous memastikan bahawa antara muka pengguna tidak disekat. JavaScript digunakan secara meluas dalam interaksi web, aplikasi satu halaman dan pembangunan sisi pelayan, sangat meningkatkan fleksibiliti pengalaman pengguna dan pembangunan silang platform.

Python lebih sesuai untuk sains data dan pembelajaran mesin, manakala JavaScript lebih sesuai untuk pembangunan front-end dan penuh. 1. Python terkenal dengan sintaks ringkas dan ekosistem perpustakaan yang kaya, dan sesuai untuk analisis data dan pembangunan web. 2. JavaScript adalah teras pembangunan front-end. Node.js menyokong pengaturcaraan sisi pelayan dan sesuai untuk pembangunan stack penuh.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),