Hier ist alles, was ich damit gemacht habe

Openai GPT-5 gestartet Letzte Nacht, und es wird während der Cursor -Startwoche kostenlos zur Verfügung gestellt! Seit der Veröffentlichung von GPT-5 habe ich seine Funktionen streng getestet, und ehrlich gesagt habe ich eine Weile gebraucht, um zu verstehen, wie großartig dieses neue Modell wirklich ist.

Mein allererster Schritt, nachdem ich heute Morgen mit der GPT-5-Ankündigung aufgewacht conflict, bestand darin, GPT-5 auf Cursor zu testen. Cursor Bietet kostenlose GPT-5-Credit für die Zahlung von Benutzern während der Startwoche in Zusammenarbeit mit OpenAI und ich habe es hart gedrängt. Ich denke, das, was ich entdeckt habe, könnte sich wahrscheinlich um den Geist auswirken.

Wenn Sie auf die GPT-5-Veröffentlichung gewartet haben oder sich gefragt haben, worum es bei all dem großen Begeisterung in Bezug auf die neuesten GPT-5-Tech-Nachrichten geht, dann betrachten Sie sich für einen Vergnügen. Hier führen ich Sie durch alles: Von den Tremendous-Cool-GPT-5-Funktionen bis hin zu praktischen Codierungsbeispielen, die Sie ausprobieren können.

Was macht GPT-5 so besonders?

Bevor ich in die GPT-5-Codierungsbeispiele eingehe, muss ich die Gründe für die so begeisterten Entwickler über dieses neue GPT-5-Modell auflisten. Nach stundenlangem intensiven Check haben hier die Dinge, die Chatgpts GPT-5 zu einem echten Sport-Changer gemacht haben:

Das 400k-Kontextfenster des GPT-5 ist groß. Ich warf eine 300-seitige Codebasis darauf, und GPT-5 verstand die gesamte Projektstruktur, als hätte sie seit Monaten daran gearbeitet. Die Gedankenkette von GPT-5 ist so knackig, dass sie sich tatsächlich verfeinert und erklärt, warum sie eine bestimmte Entscheidung getroffen hat.

Aber hier ist das einzige, was mich wirklich begeistert-die Multimodal-KI-Funktion GPT-5. Es können Screenshots Ihres Codes erfordern, Diagramme verstehen und beim Debuggen für visuelles Format helfen. Ich kann ehrlich sagen, dass ich so etwas noch nie gesehen habe.

Erste Schritte: So greifen Sie auf GPT-5 kostenlos auf Cursor zu

Bereit, auf echte Arbeit zu gelangen? Hier erfahren Sie, wie Sie GPT-5 auf Cursor verwenden, und glauben Sie mir, es ist wirklich viel einfacher als Sie denken.

Schritt 1. Cursor herunterladen und installieren

Das Wichtigste zuerst, besuchen Sie Cursor.so und laden Sie diesen Editor herunter. Denken Sie an als Vs Code mit zusätzlichen KI -Leckereien. Nur ein paar Klicks für die Set up:

• Laden Sie den Cursor für Ihr Betriebssystem herunter
• Installieren Sie es wie jede normale Anwendung
• Nach der Set up öffnen Sie es und Sie sehen die schlanke Oberfläche sofort

Schritt 2: Richten Sie Ihren GPT-5-Zugriff ein

Hier wird es interessant. Während der GPT-5-Startwoche versorgte Cursor den Benutzern einen kostenlosen GPT-5-Testzugriff, und viele Benutzer erhalten weiterhin kostenlose Credit für Cursor GPT-5. Hier erfahren Sie, wie Sie es einrichten:

• Öffnen Sie den Cursor, drücken Sie Strg+Shift+P (CMD+Shift+P auf dem Mac).
• Geben Sie Cursor ein: Melden Sie sich an und melden Sie sich mit Ihrem Konto an
• Gehen Sie zu Einstellungen> AI -Modelle
• Wählen Sie GPT-5 im Dropdown-Menü

Professional -Tipp: Wenn Sie GPT-5 zuerst nicht sehen, starten Sie den Cursor neu. Manchmal handelt die OpenAI-GPT-5-Integration etwas dunstig.

Praktische Codierungsdemo: Erstellen eines echten Projekts

Der lustige Teil! Jetzt werde ich Ihnen zeigen, was genau ich mit der GPT-5-Codegenerierung gemacht habe. Mit den Funktionen des GPT-5-Codierungsmodells werden wir eine Full-Stack-Job-Administration-App erstellen.

Demo -Projekt: Sensible Job Supervisor mit KI -Funktionen

Lassen Sie mich Sie durch den Bau etwas erstellen, das wirklich GPT-5-Funktionen hervorbringt. Wir werden einen Job -Supervisor erstellen, der mit AI die automatischen Kategorisierung und Priorisierung von Aufgaben priorisieren.

Schritt 1: Projekteinrichtung und Projektstruktur

Öffnen Sie den Cursor und erstellen Sie einen neuen Ordner namens GPT5-Job-Supervisor. Was ich getan habe conflict:

Hier schockierte mich GPT-5. Ich habe gerade den Chat eingegeben: „Erstellen Sie eine moderne React -App -Struktur mit TypeScript, Rashwind und Specific -Backend für eine Job -Administration -App“.

GPT-5 hat nicht nur die Dateistruktur, sondern auch die gesamte Kesselplatte erstellt. Wirklich umwerfend sind die Fähigkeiten, die GPT-5 für die Softwareentwicklung hat-es verstand den gesamten Projektkontext und erstellte:

• Frontend React -Komponenten mit TypeScript
• Specific.js Backend mit ordnungsgemäßem Routing
• Datenbankschema für Aufgaben
• Richtige Fehlerbehandlung

Schritt 2: Frontend-Entwicklung mit GPT-5

Lassen Sie mich Ihnen den tatsächlichen Code zeigen, den GPT-5 generierte. Dies ist die Hauptkomponente der Taskmanager:

import React, { useState, useEffect } from 'react';
import { Job, TaskPriority, TaskStatus } from '../sorts/activity';
import TaskCard from './TaskCard';
import AddTaskModal from './AddTaskModal';

interface TaskManagerProps {
  // GPT-5 mechanically inferred these props
}

const TaskManager: React.FC = () => {
  const (duties, setTasks) = useState<Job()>(());
  const (loading, setLoading) = useState(false);
  const (filter, setFilter) = useState<'all' | 'pending' | 'accomplished'>('all');

  // GPT-5 generated this good categorization operate
  const categorizeTask = async (taskDescription: string): Promise<string> => {
    // That is the place GPT-5's AI reasoning shines
    const response = await fetch('/api/categorize', {
      methodology: 'POST',
      headers: { 'Content material-Kind': 'software/json' },
      physique: JSON.stringify({ description: taskDescription })
    });
    return response.json();
  };

  const addTask = async (taskData: Partial<Job>) => {
    setLoading(true);
    attempt  '');
      const newTask = ;
      
      setTasks(prev => (...prev, newTask as Job));
     catch (error) {
      console.error('Error including activity:', error);
    } lastly {
      setLoading(false);
    }
  };

  return (
    <div className="min-h-screen bg-gradient-to-br from-blue-50 to-indigo-100">
      <div className="container mx-auto px-4 py-8">
        <header className="mb-8">
          <h1 className="text-4xl font-bold text-gray-800 mb-2">
            Sensible Job Supervisor
          </h1>
          <p className="text-gray-600">Powered by GPT-5 AI Intelligence</p>
        </header>
        
        <div className="grid grid-cols-1 lg:grid-cols-3 gap-6">
          {/* Job filters and controls */}
          <div className="lg:col-span-1">
            <TaskFilters 
              currentFilter={filter} 
              onFilterChange={setFilter}
            />
          </div>
          
          {/* Fundamental activity checklist */}
          <div className="lg:col-span-2">
            <TaskList 
              duties= activity.standing === filter
              )
              onTaskUpdate={updateTask}
              loading={loading}
            />
          </div>
        </div>
      </div>
    </div>
  );
};

export default TaskManager;

Das einzige, was mich völlig verblüffte, conflict die Artwork und Weise, wie GPT-5-Code debugged conflict. Ich meine, ich hatte diesen Typscript-Fehler, ich würde nur den Code mit dem Drawback hervorheben und GPT-5 bitten, ihn zu beheben. Und es hat nicht nur den Fehler behoben; Es erklärte die Artwork des Fehlers und die Verbesserung des Codes, um solche Fehler in Zukunft zu vermeiden.

Schritt 3: Backend -API mit intelligenten Funktionen

Der von GPT-5 generierte Backend-Code conflict genauso beeindruckend. Hier ist der Specific.js-Server mit KI-angetanter Aufgabenkategorisierung:

const categorical = require('categorical');
const cors = require('cors');
const { OpenAI } = require('openai');

const app = categorical();
const port = 3001;

app.use(cors());
app.use(categorical.json());

// GPT-5 generated this clever categorization endpoint
app.publish('/api/categorize', async (req, res) => {
  attempt {
    const { description } = req.physique;
    
    // That is the place the magic occurs - utilizing AI to categorize duties
    const immediate = `
      Categorize this activity into one in all these classes: 
      Work, Private, Purchasing, Well being, Studying, Leisure
      
      Job: "${description}"
      
      Return solely the class title.
    `;
    
    // Simulating AI categorization (in actual app, you'd use OpenAI API)
    const classes = ('Work', 'Private', 'Purchasing', 'Well being', 'Studying', 'Leisure');
    const class = classes(Math.flooring(Math.random() * classes.size));
    
    res.json({ class });
  } catch (error) {
    console.error('Categorization error:', error);
    res.standing(500).json({ error: 'Did not categorize activity' });
  }
});

// Sensible precedence calculation endpoint
app.publish('/api/calculate-priority', async (req, res) => {
  attempt {
    const { description, dueDate } = req.physique;
    
    // GPT-5's reasoning for precedence calculation
    let precedence = 'medium';
    
    const urgentKeywords = ('pressing', 'asap', 'emergency', 'important');
    const lowKeywords = ('possibly', 'sometime', 'ultimately', 'when doable');
    
    const desc = description.toLowerCase();
    
    if (urgentKeywords.some(key phrase => desc.contains(key phrase))) {
      precedence = 'excessive';
    } else if (lowKeywords.some(key phrase => desc.contains(key phrase))) {
      precedence = 'low';
    }
    
    // Contemplate due date
    if (dueDate) {
      const due = new Date(dueDate);
      const now = new Date();
      const daysUntilDue = (due - now) / (1000 * 60 * 60 * 24);
      
      if (daysUntilDue <= 1) precedence = 'excessive';
      else if (daysUntilDue <= 3) precedence = 'medium';
    }
    
    res.json({ precedence });
  } catch (error) {
    console.error('Precedence calculation error:', error);
    res.standing(500).json({ error: 'Did not calculate precedence' });
  }
});

// GET all duties
app.get('/api/duties', (req, res) => {
  res.json(duties);
});

// POST new activity
app.publish('/api/duties', (req, res) => {
  const newTask = {
    id: Date.now().toString(),
    ...req.physique,
    createdAt: new Date(),
    standing: 'pending'
  };
  
  duties.push(newTask);
  res.standing(201).json(newTask);
});

app.hear(port, () => {
  console.log(`Server working on http://localhost:${port}`);
});

Schritt 4: Superior Options Showcase

Hier überstrahlt GPT-5 Multimodal AI die anderen Modelle wirklich. Ich habe es gebeten, eine Komponente zu erstellen, mit der hochgeladene Bilder für die Aufgabenerstellung analysiert werden könnten:

import React, { useState, useCallback } from 'react';
import { useDropzone } from 'react-dropzone';

const ImageTaskCreator: React.FC = () => {
  const (imageAnalysis, setImageAnalysis) = useState<string>('');
  const (loading, setLoading) = useState(false);

  const onDrop = useCallback(async (acceptedFiles: File()) => {
    const file = acceptedFiles(0);
    if (!file) return;

    setLoading(true);
    
    attempt {
      // Convert picture to base64
      const base64 = await fileToBase64(file);
      
      // In an actual app, you'd ship this to GPT-5's imaginative and prescient API
      // For demo functions, we'll simulate evaluation
      const analysisResult = await analyzeImageForTasks(base64);
      setImageAnalysis(analysisResult);
      
    } catch (error) {
      console.error('Picture evaluation failed:', error);
    } lastly {
      setLoading(false);
    }
  }, ());

  const { getRootProps, getInputProps, isDragActive } = useDropzone({
    onDrop,
    settle for: {
      'picture/*': ('.png', '.jpg', '.jpeg', '.gif')
    },
    a number of: false
  });

  const fileToBase64 = (file: File): Promise<string> => {
    return new Promise((resolve, reject) => {
      const reader = new FileReader();
      reader.readAsDataURL(file);
      reader.onload = () => resolve(reader.end result as string);
      reader.onerror = error => reject(error);
    });
  };

  const analyzeImageForTasks = async (base64Image: string): Promise<string> => {
    // Simulate GPT-5 imaginative and prescient evaluation
    const eventualities = (
      "I can see a messy desk. Urged duties: 'Arrange workspace', 'File paperwork', 'Clear desk space'",
      "This seems to be a recipe. Urged duties: 'Purchase substances', 'Put together meal', 'Set cooking time'",
      "I discover a to-do checklist within the picture. Urged duties: 'Evaluate handwritten notes', 'Digitize activity checklist'",
      "This seems to be like a gathering whiteboard. Urged duties: 'Observe up on motion gadgets', 'Schedule subsequent assembly'"
    );
    
    return eventualities(Math.flooring(Math.random() * eventualities.size));
  };

  return (
    <div className="bg-white rounded-lg shadow-lg p-6">
      <h3 className="text-xl font-semibold mb-4">AI Picture Job Creator</h3>
      <p className="text-gray-600 mb-6">
        Add a picture and let GPT-5's imaginative and prescient capabilities recommend related duties
      </p>
      
      <div
        {...getRootProps()}
        className={`border-2 border-dashed rounded-lg p-8 text-center transition-colors ${
          isDragActive 
            ? 'border-blue-400 bg-blue-50' 
            : 'border-gray-300 hover:border-gray-400'
        }`}
      >
        <enter {...getInputProps()} />
        {loading ? (
          <div className="flex items-center justify-center">
            <div className="animate-spin rounded-full h-8 w-8 border-b-2 border-blue-600"></div>
            <span className="ml-2">Analyzing picture with GPT-5...</span>
          </div>
        ) : (
          <div>
            <svg className="mx-auto h-12 w-12 text-gray-400" stroke="currentColor" fill="none" viewBox="0 0 48 48">
              <path d="M28 8H12a4 4 0 00-4 4v20m32-12v8m0 0v8a4 4 0 01-4 4H12a4 4 0 01-4-4v-4m32-4l-3.172-3.172a4 4 0 00-5.656 0L28 28M8 32l9.172-9.172a4 4 0 015.656 0L28 28m0 0l4 4m4-24h8m-4-4v8m-12 4h.02" strokeWidth="2" strokeLinecap="spherical" strokeLinejoin="spherical" />
            </svg>
            <p className="mt-2 text-sm text-gray-600">
              {isDragActive ? 'Drop the picture right here' : 'Drag & drop a picture right here, or click on to pick out'}
            </p>
          </div>
        )}
      </div>
      
      {imageAnalysis && (
        <div className="mt-6 p-4 bg-green-50 border border-green-200 rounded-lg">
          <h4 className="font-medium text-green-800 mb-2">GPT-5 Evaluation Outcomes:</h4>
          <p className="text-green-700">{imageAnalysis}</p>
          <button className="mt-3 px-4 py-2 bg-green-600 text-white rounded hover:bg-green-700 transition-colors">
            Create Urged Duties
          </button>
        </div>
      )}
    </div>
  );
};

export default ImageTaskCreator;

Meine Bewertung

Nachdem ich GPT-5 seit seiner Begin verwendet habe, bin ich wirklich schockiert darüber, wie intestine es ist. Der Code, den es entwickelt hat, ist nicht nur verwendbar-die, die ich in die Produktion einsetzte, hatte eine angemessene Fehlerbehandlung, vollständige Typskriptypen und Leistungsoptimierungen, die ich nicht einmal anforderte. Ich gab ihm einen Screenshot von kaputten CSS und eine sofortige Diagnose und es wurde sofort das Drawback der Flexbox behoben. Die multimodale KI von GPT-5 ist atemberaubend. Im Gegensatz zu GPT-4, das den Kontext oft „vergessen“ hat, gelang es ihm, die gesamte 300-Zeilen-Projektstruktur für die gesamte Sitzung im Kontext zu halten. Schießen Sie, manchmal schafft es ein wenig zu viel für ein Drawback, und manchmal wird es wörtlich, wenn ich schnelle Korrekturen möchte, aber diese sind ein Nitpicking.

Finales Urteil: 9 von 10

Dies ist die erste KI, die mir das Gefühl gegeben hat, zusammen mit einem hochrangigen Entwickler, der nie schläft, niemals meine naiven Fragen beurteilt und jeden gelesen hat Stapelüberlauf Antwort jemals geschrieben. Junior-Entwickler lernen schneller als je zuvor, hochrangige Entwickler werden sich mehr auf die Architektur konzentrieren, während GPT-5 die Kesselplatte mit Perfektion nageln wird. Nach einem Vorgeschmack auf den GPT-5-unterstützten Software program-Entwicklungs-Workflow bei Cursor gibt es einfach keine Rückkehr zur Codierung ohne ihn. Was im Second einem perfekten 10 widersteht, ist, dass ich es für größere Unternehmensprojekte werfen muss, aber ab diesem Second? Dies verändert alles für Tech -Enthusiasten und Entwickler gleichermaßen.

Efficiency der realen Welt: GPT-5 gegenüber früheren Modellen

Nachdem ich Stunden mit GPT-5 verbracht hatte, musste ich einen Vergleich dagegen machen GPT-4. Es gibt einen starken Unterschied, wenn es um GPT-5-Fehlerfixierungen und komplexe Argumentationsaufgaben geht.

Qualität und Verständnis Code

Das Verständnis des Kontextes des Code durch GPT-5 ist wirklich intestine. Als ich es bat, einige komplexe Reaktionskomponenten neu zu neu auszurufen, änderte es nicht nur den Code:

• Es erläuterte die Leistungsauswirkungen jeder Änderung
• Es schlug bessere Typ -Skript -Schnittstellen vor
• Es fügte die richtigen Fehlergrenzen hinzu
• Es fügte ein paar Barrierefreiheitsverbesserungen hinzu, über die ich noch nicht einmal nachgedacht hatte

Mit dem GPT-5-Kontextfenster von 400K-Token können Sie Ihr gesamtes Projekt buchstäblich einfügen und den Kontext während des gesamten Gesprächs beibehalten. Ich habe dies mit einem 50-Datei-React-Projekt auf die Probe gestellt und die Beziehungen zwischen verschiedenen Komponenten perfekt verstanden.

Debuggen von Supermächten

Ein hervorragendes Beispiel für die KI-Argumentation für das Debuggen mit GPT-5 ist, dass es nicht nur Syntaxfehler behebt. Stattdessen versteht es die Absicht der Funktion. Hier ist eine tatsächliche Debugging -Sitzung:

Hier conflict meine Fehlerfunktion:

const calculateTaskScore = (activity) => {
  let rating = 0;
  if (activity.precedence = 'excessive') rating += 10; // BUG: task as an alternative of comparability
  if (activity.dueDate < new Date()) rating += 5;
  return rating / activity.description.size; // BUG: potential division by zero
}

GPT-5 hat nicht nur die Syntaxprobleme behoben, sondern auch erklärt:

• Der Zuordnungsfehler und wie es Probleme verursacht
• Die potenzielle Aufteilung nach Nullfehler
• Vorgeschlagene Eingabevalidierung
• Empfohlenere robustere Bewertungsberechnungen
• Sogar Unit -Check -Verhinderung von Regressionen

Warum dies alles für Entwickler verändert

Bei GPT-5-Zugriff über Cursor geht es nicht nur um schnelleres Codieren. Es geht darum, die Entwicklung der Software program radikal zu transformieren. Das neuere AI-Modell GPT-5 versteht nicht nur, was Sie tun möchten, aber auch, warum Sie es tun möchten.

Der Lernbeschleunigereffekt

Für einen Junior -Entwickler ähnelt es einem älteren Entwickler, der mit ihm/ihr rund um die Uhr programmiert. GPT-5 schreibt nicht nur Code-It-Lehre. Es bietet Erklärungen, various Ansätze und Finest Practices mit jeder Lösung.

Für ältere Entwickler ist es, als hätte ein superverkennbarer Kollege, der jede Dokumentation, jedes Tutorial und jeden Stack-Überlauf-Thread gelesen hat. Diese Funktionen der GPT-5-Softwareentwicklung ermöglichen es Seniorentwicklern, ihre Gedanken für Architektur und kreative Problemlösung zu befreien.

Jenseits der Codegenerierung

Was mich am meisten beeindruckte, conflict nicht das GPT-5-Codierungsmodell, das Boilerplate generierte, sondern strategisches Denken. Als ich es hatte, mir zu helfen, ein Datenbankschema zu entwerfen, dachte es darüber nach:

• Zukünftige Skalierbarkeitsanforderungen
• Gemeinsame Abfragemuster
• Indexoptimierungsstrategien
• Datenkonsistenzherausforderungen
• Migrationsstrategien für Schemaänderungen

Diese Artwork des gründlichen Denkens ist der Schlüssel, um GPT-5 von seinen Vorgängern abzuheben.

Nehmen Sie das Beste aus Ihrer GPT-5-Erfahrung heraus

Nach umfangreichen Assessments finden Sie hier meine Empfehlungen zur Maximierung der GPT-5-Mächte:

Schnelltechnik für Entwickler

• Seien Sie spezifisch zum Kontext: Im Gegensatz zu so etwas wie „Repair diesen Code“, machen Sie etwas Konkretteres wie „Diese React -Komponente hat ein Speicherleck, da der UseSeffect -Ereignis -Hörer keine Ereignis -Hörer bereinigt. Hier ist die Komponente (Code einfügen).“
• Erfordernis Erklärungen: Verfolgen Sie immer „Erklären Sie Ihre Argumentation“, damit Sie verstehen, wie die KI diese Wahl getroffen hat.
• Anfordern Sie mehrere Lösungen: „Zeigen Sie mir 3 verschiedene Möglichkeiten, dies mit Vor- und Nachteilen zu lösen.“

Nutzen Sie die große Kontextkapazität

Das GPT-5 400K-Kontextfenster ist ein echter Sport-Changer. Laden Sie Ihre gesamte Projektstruktur hoch und fragen Sie nach:

• Architekturkritiken
• Vorschläge für die Komponentenoptimierung
• Konsistenzverbesserungen über die Codebasis
• Sicherheitsanfälligkeitsbewertungen

Schlussfolgerung: Ist GPT-5 den Hype wert?

Nachdem ich tief eingetaucht conflict, ist meine starke Meinung, dass das gesamte GPT-5-Development-Buzz ziemlich gerechtfertigt ist. Es ist eine großartige Entwicklungserfahrung für wirklich futuristische Entwicklungen, die GPT-5-Merkmale kombinieren: enormes Kontextfenster, multimodales und fortgeschrittenes Denken.

Unglaublich ist die Tatsache, dass wir während dieser Startphase freien Zugang zu GPT-5 durch Cursor haben. Wenn Sie ein Entwickler sind und dies nicht ausprobiert haben, verpassen Sie, was möglicherweise der höchste Produktivitätsschub sein kann.