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Von allen Schlagworten, die aus der jüngsten Explosion in der künstlichen Intelligenz hervorgehen, könnte die „Vibe -Codierung“ am eindrucksvollsten und am polarisierendsten sein. Der Begriff von AI Luminary Andrej Karpathy erfasst das Gefühl eines neuen Programmierparadigmas perfekt: Eine, bei der Entwickler einfach eine Idee ausdrücken können, eine „Stimmung“ und beobachten, wie eine KI sie in funktionale Software program übersetzt. Es deutet auf eine Zukunft hin, in der die Reibung zwischen Konzept und Schöpfung durch intelligente Algorithmen glättet.
Dies ist eine mächtige und aufregende Aussicht. Für Neuankömmlinge ist es eine beispiellose niedrige Eintrittsbarriere. Für erfahrene Entwickler verspricht es, das Prototyping zu beschleunigen und mühsame Kesselplattencode zu automatisieren. Aber was bedeutet es für Grasp Dieser aufkeimende Ansatz? Wenn die Stimmung alles ist, was Sie brauchen, gibt es dann etwas, was dem Meister übrig ist?
Die Wahrheit ist, dass das Mastering -Stimmung Coding nicht darum geht, Lazier -Eingaben zu schreiben. Stattdessen geht es darum, sich von einem passiven Empfänger des Code mit A-generierten Code in einen erfahrenen Dirigenten der KI-betriebenen Entwicklung zu entwickeln. Es ist eine Reise von Merely „Vibing“ zur strategischen Zusammenarbeit mit einem unglaublich mächtigen, wenn auch manchmal fehlerhaften Accomplice.
Dieser Leitfaden beschreibt in sieben Schritten, was benötigt wird, um die Verwendung von Stimmmedikamenten aus einer lustigen Neuheit in eine professionelle Supermacht zu verwandeln.
Schritt 1: Umarmen Sie die „Stimmung“ als Ausgangspunkt
Bevor Sie die Codierung der Vibe beherrschen können, müssen Sie sie zuerst umarmen. Die anfängliche, nahezu magische Erfahrung beim Schreiben einer einfachen Eingabeaufforderung und des Empfangs einer funktionierenden Software program (sollten Sie bei Ihrem ersten Versuch so viel Glück haben) ist die Grundlage für diese gesamte Praxis. Schreiben Sie es nicht ab oder beeilen Sie sich nicht an diesem Schritt. Verwenden Sie es als kreative Sandkasten. Denken Sie an eine einfache Net -App, ein Datenvisualisierungsskript oder ein kurzes Dienstprokess -Skript und fordern Sie Ihre KI der Wahl auf, es zu erstellen. Diese Anfangsphase ist entscheidend, um das Rohpotential und die inhärenten Einschränkungen der Technologie zu verstehen.
In diesem Schritt ist es Ihr Ziel, ein Gefühl dafür zu bekommen, was funktioniert und was nicht. Sie werden schnell feststellen, dass breite, vage Aufforderungen wie „Bauen Sie mir eine Social -Media -Web site“ spektakulär. Eine mehr enthaltene Eingabeaufforderung wie „Erstellen Sie eine Python -Flask -App mit einer einzelnen Seite mit einem Textfeld und einer Schaltfläche. Wenn die Schaltfläche klickt, zeigen Sie den Textual content in allen unten stehenden Kappen an.“ Hat eine viel bessere Likelihood, erfolgreich zu sein. Diese Experimentationsphase lehrt Sie die Kunst des Möglichen und hilft Ihnen, eine Instinct für die Skala und Spezifität zu erstellen, die die heutigen KI -Modelle effektiv bewältigen können. Behandeln Sie dies als Ihre Prototyping -Section, eine Möglichkeit, aus zu kommen Null zu eins mit beispiellose Geschwindigkeit.
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Schritt 2: Falten Sie die schnelle Technik als Disziplin an
Sobald Sie die erste Neuheit überwunden haben, besteht der nächste Schritt in Richtung Meisterschaft darin, die sofortige Schöpfung nicht als lässige „Atmosphäre“, sondern als absichtliche technische Disziplin zu behandeln. Die Qualität Ihrer Ausgabe ist (zumindest theoretisch) direkt proportional zur Qualität Ihrer Eingabe. Ein Meister der AI-unterstützten Entwicklung versteht, dass eine intestine gefertigte Eingabeaufforderung wie ein detailliertes Spezifikationsblatt ist, das einem Junior-Entwickler zur Verfügung gestellt wird. Es muss klar, spezifisch und eindeutig sein.
Dies bedeutet, dass sie sich über die Einfassungsbefehle hinaus bewegen. Starten Sie Ihre Eingabeaufforderungen mit unterschiedlichen Abschnitten: Definieren Sie das Ziel, pay attention Sie die Kernanforderungen auf, geben Sie die zu verwendenden Technologien und Bibliotheken an und geben Sie Beispiele für Eingaben und gewünschte Ausgabe an. Anstelle von „eine Funktion zum Reinigen von Daten schreiben“, wäre eine diszipliniertere Eingabeaufforderung wie folgt:
Schreiben Sie eine Python -Funktion mit der Pandas -Bibliothek namens „Clean_dataframe“. Es sollte einen Datenrahmen als Eingabe akzeptieren. Die Funktion muss die folgenden Aktionen in der Reihenfolge ausführen:
1. Lassen Sie alle Zeilen mit mehr als zwei fehlenden Werten fallen.
2. Füllen Sie für die Spalte „Alter“ alle verbleibenden fehlenden Werte mit dem Durchschnittsalter aus.
3. Füllen Sie für die Spalte „Kategorie“ alle fehlenden Werte mit der Zeichenfolge „Unbekannt“ aus.
V.
Diese Detailebene verwandelt die KI von einem Guiser in ein geführtes Werkzeug.
Ein Ansatz zur Anforderungen für die Vibe -Codierung besteht darin, ein Sprachmodell zu verwenden, um ein Produktionsanforderungen (PRD) zu erstellen. Diese PRD ist im Wesentlichen eine fleischige Model dessen, was in der obigen Eingabeaufforderung vorgeschlagen wird. Wenn Sie mit Software program-Engineering oder Produktmanagement vertraut sind, sind Sie wahrscheinlich bereits mit einer PRD vertraut.
Schritt 3: Verschiebung von Technology zu Konversation
Ein häufiger Fehler ist die Behandlung von Vibe -Codierung als einzelne monolithische Transaktion: eine Eingabeaufforderung, einen letzten Codeblock. Die Meisterschaft erfordert eine grundlegende Verschiebung in dieser Denkweise – von der Technology zu Gesprächen. Ihr KI -Codierungspartner ist kein Orakel. Es ist ein interaktives Werkzeug. Der effektivste Workflow ist iterativ und inkrementell und unterteilt ein großes Drawback in eine Reihe kleinerer, überschaubarer Dialoge. Anstatt die KI zu bitten, eine gesamte Anwendung gleichzeitig zu erstellen, führen Sie sie durch den Prozess.
Zum Beispiel können Sie zunächst auffordern, das Projekt -Gerüst und die Verzeichnisstruktur zu generieren. Drücken Sie ihn als nächstes auf, den Boilerplate -Code für den Haupteinstiegspunkt zu schreiben. Gehen Sie dann nacheinander mit, um individuelle Funktionen zu generieren. Bitten Sie sie, eine Funktion zu erstellen, um Unit -Exams für diese bestimmte Funktion zu schreiben. Dieser Konversationsansatz liefert nicht nur einen besseren, genaueren Code, sondern macht den Prozess auch weitaus überschaubarer. Sie können die Ausgabe der KI in jeder Section inspizieren, überprüfen und korrigieren, um sicherzustellen, dass das Projekt auf dem richtigen Weg bleibt und auf Ihre Imaginative and prescient ausgerichtet ist.
Denken Sie daran: Sie möchten nicht nur, dass ein Modell Code für Sie generiert, der im Wesentlichen eine schwarze Field ist. Wenn Sie es zu einem interaktiven Prozess machen, wie oben beschrieben, haben Sie ein viel besseres Verständnis des Code, der Funktionsweise und wo Sie aussehen müssen, wenn und wann etwas schief geht. Was nützt es, einen Teil von Ai-generierten Code zu haben?
Schritt 4: Masterüberprüfung und strenge Exams
Der kritischste Schritt beim Abschluss des Beginner -Vibe -Codierers zum Profi besteht darin, das Mantra zu umgehen: „Vertrauen Sie nicht, verifizieren Sie.“ AI-generierter Code, insbesondere aus einer einfachen Stimmung, ist notorisch anfällig für subtile Fehler, Sicherheitsanfälligkeiten und „halluzinierte“ Logik, die plausibel aussieht, aber grundsätzlich falsch ist. Das Akzeptieren und Laufen Code, ohne es vollständig zu verstehen und zu testen, ist ein Rezept für technische Schulden und potenzielle Katastrophen.
Die Beherrschung in diesem Kontext bedeutet, dass sich Ihre Rolle als Entwickler stark auf die eines Qualitätssicherungsexpertens verlagert. Die KI kann Code mit unglaublicher Geschwindigkeit erzeugen, aber Sie sind der ultimative Gatekeeper von Qualität. Dies beinhaltet mehr als nur das Ausführen des Codes, um festzustellen, ob er einen Fehler verursacht. Es bedeutet, jede Zeile zu lesen, um ihre Logik zu verstehen. Es bedeutet, Ihre eigene umfassende Suite von Unit-Exams, Integrationstests und Finish-to-Finish-Exams zu schreiben, um sein Verhalten unter verschiedenen Bedingungen zu validieren. Ihr Wert ist nicht mehr nur beim Schreiben von Code, sondern in der Gewährleistung der Richtigkeit, Sicherheit und Robustheit des Code, den die KI erzeugt.
Ab diesem Zeitpunkt verwalten Sie bei Verwendung von AI-generierten Code und den Instruments, die seine Technology ermöglichen, einen Junior-Entwickler oder ein Staff von Junior-Entwicklern. Behandeln Sie den gesamten Vibe -Codierungsprozess als solcher.
Schritt 5: Erfahren Sie, wie Sie den Code „sprechen“, den Sie untersuchen
Sie können nicht effektiv überprüfen, was Sie nicht verstehen können. Während die Vibe-Codierung die Tür für Nichtprogrammierer öffnet, müssen Sie die Sprache, die die KI spricht, lernen, dass Sie lernen. Dies bedeutet nicht, dass Sie in der Lage sein müssen, jeden Algorithmus von Grund auf neu zu schreiben, aber Sie müssen die Möglichkeit entwickeln, den Code zu lesen und zu verstehen, den die KI generiert. Dies ist vielleicht die bedeutendste Abweichung von der ungezwungenen Definition der Vibe -Codierung.
Verwenden Sie die Ausgabe der KI als Lernwerkzeug. Wenn es mit einer Bibliothek oder einem Syntax -Muster Code generiert, sind Sie nicht nur akzeptiert. Bitten Sie die KI, diesen bestimmten Teil des Codes zu erklären. Schauen Sie sich die Dokumentation nach den verwendeten Funktionen nach. Dieser Prozess erstellt eine leistungsstarke Rückkopplungsschleife: Mit der KI hilft Ihnen, Code zu produzieren, und der von ihm erzeugte Code hilft Ihnen, ein besserer Programmierer zu werden. Im Laufe der Zeit schließt dies die Lücke zwischen Ihrer Absicht und Ihrem Verständnis und ermöglicht es Ihnen, den generierten Code mit Zuversicht zu debuggen, refaktor und optimieren. Sie verbessern auch Ihre Interaktionsfähigkeiten für Ihr nächstes Vibe -Codierungsprojekt.
Schritt 6: Integrieren Sie KI in eine professionelle Toolchain
Die Vibe-Codierung in einer webbasierten Chat-Oberfläche ist eine Sache. Professionelle Softwareentwicklung ist eine andere. Das Beherrschen dieser Fähigkeit bedeutet, KI -Unterstützung nahtlos in Ihre vorhandene, robuste Toolchain zu integrieren. Die moderne Entwicklung beruht auf einer Reihe von Instruments zur Versionskontrolle, Abhängigkeitsmanagement, Containerisierung und kontinuierlicher Integration. Ein wirksamer AI-unterstützter Workflow muss diese Systeme ergänzen, nicht um Bypass. In der Tat sind einige dieser Instruments jetzt wichtiger denn je.
Dies bedeutet, KI-Instruments direkt in Ihrer integrierten Entwicklungsumgebung (IDE) zu verwenden-ob Github Copilot in VS Code, Gemini in void oder einen anderen Stapel-wo sie kontextbezogene Vorschläge liefern kann. Es bedeutet, dass Sie Ihre KI bitten, eine Dockerfile für Ihre neue Bewerbung zu generieren oder a docker-compose.yml Datei für Ihre Multi-Service-Architektur. Sie können es auffordern, GIT -Commit -Nachrichten zu schreiben, die herkömmliche Requirements folgen oder Dokumentationen im Markdown -Format für die ReadMe -Datei Ihres Projekts generieren. Durch die Einbettung der KI in Ihre berufliche Umgebung ist es nicht mehr ein neuer Generator und wird zu einem leistungsstarken, integrierten Produktivitätsmultiplikator. Auf diese Weise erfahren Sie schnell, wann und wann Sie diese Instruments nicht verwenden sollen und in welchen Situationen Sie weitere Zeit sparen und Sie auf lange Sicht noch produktiver machen können.
Schritt 7: Entwickeln Sie architektonische Imaginative and prescient und strategische Aufsicht
Dies ist der letzte und wichtigste Schritt. Eine KI kann eine Funktion, eine Klasse oder sogar eine kleine Anwendung schreiben. Was es nicht tun kann, ist zumindest noch nicht eine wahre architektonische Imaginative and prescient. Es versteht nicht die langfristigen Kompromisse zwischen verschiedenen Systemdesigns. Es erfasst nicht die subtilen Geschäftsanforderungen, die bestimmen, warum ein System skalierbar, wartbar oder sehr sicher sein sollte. Hier bietet der menschliche Meister den größten Wert.
Ihre Rolle überschreitet die eines Codierers, um die eines Architekten und eines Strategens zu werden. Sie sind derjenige, der das System auf hohem Niveau entwirft, die Mikrodienste definiert, das Datenbankschema plant und die Sicherheitsprotokolle festlegt. Sie bieten die Grand Imaginative and prescient und verwenden die KI als hypereffizientes Software, um die genau definierten Komponenten dieser Imaginative and prescient zu implementieren. Die KI kann die Ziegel mit erstaunlicher Geschwindigkeit bauen, aber Sie sind derjenige, der die Kathedrale entwirft. Diese strategische Aufsicht unterscheidet einen einfachen Kodierer von einem echten Ingenieur und stellt sicher, dass das Endprodukt nicht nur funktional, sondern auch sturdy, skalierbar und gebaut ist.
Abschluss
Die Reise zum Mastering Vibe -Codieren ist im Wesentlichen eine Reise, um eine neue Type der Zusammenarbeit zu beherrschen. Es beginnt mit dem einfachen, kreativen Funken, eine „Stimmung“ in die Realität zu übersetzen und führt durch Disziplin, Überprüfung und tiefes Verständnis. Letztendlich gipfelt es in einer strategischen Partnerschaft, in der der Mensch die Imaginative and prescient liefert und die KI die Geschwindigkeit bietet.
Der Anstieg der Stimmungcodierung signalisiert nicht das Ende des Programmierers. Vielmehr signalisiert es eine Entwicklung des Programmierers des Programmierers, weg von den Minutien der Syntax und zu den kritischeren Bereichen Architektur, Qualitätssicherung und strategisches Design. Wenn Sie diese sieben Schritte befolgen, können Sie sicherstellen, dass Sie nicht durch diese neue Welle der Technologie ersetzt werden, sondern stattdessen durch sie gestärkt werden und im Zeitalter der künstlichen Intelligenz ein effektiverer und wertvollerer Entwickler werden.
Matthew Mayo (@Mattmayo13) hat einen Grasp -Abschluss in Informatik und ein Diplom in Information Mining. Als Geschäftsführer von Kdnuggets & Statologieund beitragen Redakteur bei Meisterschaft für maschinelles LernenMatthew zielt darauf ab, komplexe Datenwissenschaftskonzepte zugänglich zu machen. Zu seinen beruflichen Interessen zählen natürliche Sprachverarbeitung, Sprachmodelle, Algorithmen für maschinelles Lernen und die Erforschung der aufstrebenden KI. Er ist von der Mission getrieben, das Wissen in der Datenwissenschaftsgemeinschaft zu demokratisieren. Matthew kodiert seit seinem 6 -jährigen Lebensjahr.