Künstliche Intelligenz revolutioniert die Technologie immens und bietet Leistungsverbesserungen, -verbesserungen und Verbesserungen mit jeder Modelle Era. Eine seiner neuesten Entwicklungen ist das Anthropics Claude 3.7 Sonnet- ein ausgeklügeltes KI-Modell, das sich für die Veränderung kreativer, analytischer und codierender Aufgaben vorbereitet. Es bietet einen neuen verbesserten Claude -Code mit großartigen Instruments, die für die Automatisierung und Programmierungsprozesse entwickelt wurden. Dieser Artikel zeigt diese Innovationen und viele andere Funktionen, Benchmarks und die effektive Verwendung für das Codieren mit dem Entwickler Claude Code.
Was ist Claude Code?
Claude Code wurde von Anthropic eingeführt und ist sicherlich ein Wahrzeichen der Agenten -Kodierungskugel. Es soll einen Automatisierungsprozess für die Codierungsaktivitäten ermöglichen und die hybriden Argumentationsfunktionen von Claude 3.7 -Sonett hinzufügen. Durch die Integration in Visible Studio Code (VS Code) und Github Copilot ist dieses Instrument bestrebt, Entwicklern ein wirklich reibungsloses Erlebnis zu bieten. Einige der Anfragen, die durch die Erzeugung und Debugie des Boilerplate -Codes und einige detaillierte Empfehlungen zur Verbesserung der Codebasis durchgeführt werden können.
Wahrscheinlich hat das auffälligste Merkmal mit dem erzwungenen Betrieb dieser Software program zu tun, wodurch sie die Möglichkeit gewährt, Aufgaben mit einer bestimmten Autonomie nach vorab festgelegten Requirements zu übernehmen. Dies ist besonders wertvoll für Entwickler, die die Produktivität steigern und die Zeit für mühsame Operationen verkürzen möchten. Claude Code zielt darauf ab, die Verwaltung einer großen Codebasis, das Coaching von maschinellen Lernmodellen oder das Erstellen von Net-Apps zu vereinfachen.
Leistungsbenchmark
Laut Benutzerbewertungen und vorläufigen Checks führen Claude 3.7 Sonnet und Claude Code schneller und genauer als viele andere Instruments durch. Nach Anthropics Dokumentation und mehreren Bewertungen in der Gemeinde weist das Modell ein tiefes Verständnis für komplizierte Codierungsaufgaben auf, darunter:
- Generieren Sie sauberen und optimierten Code über mehrere Programmiersprachen hinweg.
- Identifizieren und Korrigieren von Problemen mit minimalen Eingaben.
- Erstellen von kontextsensitiven Empfehlungen, die die Qualität und Wartbarkeit von Code verbessern.
AI Codierer stellt ein Improve seiner Vorgänger und anderen KI -Codierungswerkzeuge aus der Geschwindigkeit und Qualität der Codegenerierung dar, um auf lange und komplexe Eingabeaufforderungen zu reagieren. Durch die Kombination der sofortigen Reaktionsgenerierung mit vollständigem Schritt-für-Schritt-Argument hilft es den Entwicklern, die Grundlage für Codierungsempfehlungen zu verstehen. Die Integration mit IDES wird für ein glatteres, reibungsloses Codierungserlebnis erstellt.
Exklusive Einblicke in die Architektur von Claude Code
Claude Code verwendet seine gemischten Argumentationsfunktionen in Claude 3.7, um komplexe Codierungsvorgänge zu konstruieren und autonom Code bereitzustellen. Von der Codegenerierung bis zur Bereitstellung bietet das Design eine nahtlose Integration in CI/CD -Pipelines. Daher ist es ein leistungsstarkes Instrument für Startups sowie große Projekte.
Wie kann ich auf Claude Code zugreifen?
Die Entwickler haben Zugriff auf Claude Code, der sich in Github Copilot und VS Code integriert. Das Einrichten des Werkzeugs ist in der Tat ein Kinderspiel:
- Installieren Sie das Plugin: Suchen Sie nach der Claude -Code -Erweiterung auf dem Marktplatz Ihrer IDE (z. B. Marktplatz für Code -Erweiterung).
- Genehmigung: Verknüpfen Sie Ihr anthropisches Konto mit der Erweiterung.
- Anpassung: Stellen Sie Einstellungen im Instrument fest, um Ihre Anforderungen zu erfüllen.
- Sich an die Arbeit machen: Es hilft Ihnen bei Codevorschlägen, Debuggen und schneller Automatisierung.
Sie können den Claude -Code einfach im Terminal ausführen:
1. Installieren Sie den Claude -Code
Öffnen Sie Ihr Terminal und führen Sie den Installationsbefehl aus.
npm set up -g @anthropic-ai/claude-code2. Navigieren Sie zu Ihrem Projekt
Bewegen Sie sich mit dem Projektverzeichnis in Ihr Projektverzeichnis cd Befehl.
cd your-project-directory3. Starten Sie den Claude -Code
Starten Sie den KI -Codierer, indem Sie das ausführen claude Befehl in Ihrem Terminal.
4. Authentifizieren
Führen Sie den einmaligen OAuth-Prozess mit Ihrem Konsolenkonto ab. Stellen Sie sicher, dass Sie eine aktive Abrechnung bei haben console.anthropic.com.
Für diejenigen, die alles aus Claude Code ziehen möchten, bietet Anthropic detaillierte Dokumentation zu ihrer offizielle Web site Und Github -Repository.
Versuchen wir Claude Code
Um die Fähigkeiten des Claude -Code zu veranschaulichen, gehen wir ein kurzes Beispiel durch. Angenommen, Sie bauen eine REST -API mit Python und Fastapi. Durch die einfache Beschreibung Ihrer Anforderungen kann das Instrument:
Immediate:
„Generieren Sie eine einfache REST -API mit Fastapi in Python. Geben Sie einen Endpunkt bei ‚/Hallo‘ an, der eine Grußnachricht als JSON zurückgibt. “
ODER
„Erstellen Sie eine Fastapi -Anwendung mit einem Get -Endpunkt bei ‚/Hallo‘, der {‚Nachricht‘: ‚Hallo aus Claude Code!‘} Zurückgibt. Geben Sie auch Anweisungen zum Ausführen des Servers mit Uvicorn an. “
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/hiya")
async def say_hello():
return {"message": "Hiya from Claude Code!"}
# Run the server utilizing: uvicorn essential:app --reloadDieses einfache Beispiel zeigt, wie schnell Sie einen funktionalen API -Endpunkt generieren können. Der Claude -Code kann auch Vorschläge zur Verbesserung der Codeeffizienz anbieten, z. B. das Hinzufügen der Eingabevalidierung oder zur Optimierung der API -Antworten.
Fortgeschrittenerer Anwendungsfall
Über einfache APIs hinaus strahlt Claude Code in komplexeren Szenarien. Wenn Sie beispielsweise an einem Projekt für maschinelles Lernen arbeiten, können Sie seine Funktionen nutzen, um Modelltrainingsskripte zu generieren oder Datenvorverarbeitungsaufgaben zu automatisieren.
Immediate:
„Generieren Sie einen Python -Code, um einen zufälligen ForestClassifier mit dem IRIS -Datensatz mit Sklearn zu trainieren. Einbeziehen Sie Datenaufteilung, Modelltraining und Genauigkeitsbewertung. “
ODER
„Erstellen Sie ein maschinelles Lernskript in Python mit dem RandomforestClassifier von Sklearn. Das Skript sollte den IRIS -Datensatz laden, ihn in Trainings- und Testsätze aufteilen, das Modell trainieren, Vorhersagen machen und den Genauigkeitswert anzeigen. “
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Load dataset
information = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(information.information, information.goal, test_size=0.2, random_state=42)
# Initialize and practice mannequin
mannequin = RandomForestClassifier()
mannequin.match(X_train, y_train)
# Make predictions and consider
predictions = mannequin.predict(X_test)
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, predictions))Dieser Code-Snippet zeigt, wie Claude-Code maschinelle Workflows beschleunigen kann, indem sie reparierte Skripte anbieten und Leistungsoptimierungen vorschlagen.
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Professional -Tipps und Greatest Practices
- Optimierte Testfallgenerierung: Jetzt können Sie die Erstellung von Unit-Checks, Integrationstests oder Finish-to-Finish-Szenarien mit einfachen Eingabeaufforderungen automatisieren, die manuelle Workloads drastisch reduzieren und die Betriebskalierbarkeit verbessern.
- Legacy -Code -Optimierung: Legacy-Codes können effektiv mit dem Claude-Code, der Modernisierung von Alternativen und der Verbesserung der Leistung und der Sicherheit zugunsten einer optimierten Systemäquivalenz und der Ausrichtung der Stakeholder effektiv renoviert werden.
- Automatisierte Überprüfung des Code: Verwenden Sie Claude Code für die Code -Überprüfung, wobei die Punkte, Markierungen, und vorschlägt Greatest Practices und Hinweise zur Verbesserung des Codes. Im Allgemeinen werden Code -Bewertungen für eine sauberere Entwicklung durchgeführt. Diese Lösung kann berücksichtigt werden, um eine bessere Zusammenarbeit und Sichtbarkeit im Entwicklungsprozess zu fördern.
- Automatisierung der Dokumentationsgenerierung: Die Dokumentation einer API wird unter Claude-Code äußerst bequem gestaltet, wobei Kommentare zusammen mit dem Code automatisch integriert sind und die einfache Einbeziehung von Instruments wie Swagger oder Postboten mit DOC-Base-Synchronisierung erleichtert.
Expertenmeinungen und reale Erkenntnisse
Pietro Schirano (@skirano) erwähnte, wie Claude 3.7-Sonett mit Claude Code ein ganzes „glasähnliches“ Designsystem in einer Aufnahme erstellt hat, die mit allen Komponenten komplett ist. Die Reaktion – „Wie verrückt ist das?“ – Markiert die leistungsstarken Funktionen der Designautomatisierung des Instruments.
Ammaar Reshi (@AMMAAR) zeigte einen innovativen Anwendungsfall, indem er in nur fünf Eingabeaufforderungen ein Schlangenspiel für die Apple Watch errichtete. Das Spiel passt seine Geschwindigkeit basierend auf der Herzfrequenz des Benutzers an und zeigt die Vielseitigkeit des Claude -Code, Kreativität mit Technologie zu verbinden.
Beispielaufforderung
"Create a Snake recreation for the Apple Watch the place the velocity of the snake is
managed by the consumer's coronary heart price. The extra careworn the consumer is, the
quicker the snake strikes."
Unsere eigenen Checks zeigten auch, dass Claude Code Ideen mit minimalen Eingaben schnell prototypen kann. Durch die Fütterung spezifischer Projektaufforderungen erzeugte das Instrument nicht nur Code, sondern auch strukturelle und entwurfsbedingte Vorschläge, wodurch der Entwicklungsprozess erheblich beschleunigt wurde.
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Abschluss
KI-gesteuerte Entwicklungstools haben sich erheblich mit fortgeschrittenen Claude 3.7 Sonett und Claude Code. Anthropic hat eine Lösung erzeugt, die nicht nur die Codierungsproduktivität erhöht, sondern auch die Entwicklererfahrung durch die Verschmelzung der Agentenautomatisierung mit hybriden Argumentation verbessert. Instruments wie Claude Code werden wahrscheinlich zu wesentlichen Ressourcen für Entwickler aller Streifen werden, wenn sich KI weiter entwickelt.
Jetzt ist der ideale Second, um zu untersuchen, was KI -Codierer zu bieten hat, wenn Sie ein Entwickler sind, der versucht, die Produktivität Ihres Codes zu steigern. Weitere Informationen zu modernen KI-Technologien und deren Auswirkungen auf den Techsektor finden Sie weiterhin Analytics Vidhya.