sein neuestes Modell, Claude Fable 5, eine geschützte Model des Claude Mythos-Modells.

Ich habe das Modell seit seiner Veröffentlichung Tag und Nacht ausgiebig ausprobiert, und zwar während der 72 Stunden, in denen das Modell verfügbar warfare.

Leider ist das Modell derzeit nicht in der jetzigen Kind verfügbar auf Anordnung der US-Regierung suspendiert. Da ich das Modell jedoch ausgiebig ausprobieren konnte, möchte ich meine Meinung zu dem Modell äußern, was ich mit dem Modell machen konnte, seine Einschränkungen usw. Auch wenn das Modell derzeit nicht verfügbar ist, glaube und hoffe ich, dass es bald wieder verfügbar sein wird. Ich denke auch, dass wir in ein paar Monaten andere Modelle mit den gleichen Fähigkeiten sehen werden.

Natürlich gab es viele Artikel über Claude Fable und seine Fähigkeiten. Ich halte diesen Artikel für interessant, da ich jeden einzelnen Tag mit Claude Code arbeite und dies praktisch jeden Tag seit Beginn des Jahres 2026 tue. Als Claude Fable veröffentlicht wurde, habe ich das Modell sofort auf seine volle Leistungsfähigkeit getestet. Ich hatte eine Reihe von Aufgaben, die Opus nicht auf einmal oder einfach erledigen konnte. Ich habe Claude Fable getestet, um seine Fähigkeiten wirklich zu testen.

Sie sollten sich einfach diesen Artikel ansehen, um meine Meinung zu den Fähigkeiten von Claude Fable zu erfahren, insbesondere zum Vergleich mit anderen Frontier-Modellen wie Claude Opus 4.8 und GPT-5.5.

Warum sich für Claude Fable 5 interessieren?

Zunächst sollten wir damit beginnen, warum Sie sich für Claude Fable 5 interessieren sollten. Dies ist vielleicht das am meisten erwartete LLM aller Zeiten, da es vor seiner Veröffentlichung monatelang großen Hype gab.

Anthropic selbst hat viel Zeit damit verbracht, das Modell hochzujubeln, über seine Fähigkeiten zu sprechen und darüber, wie gefährlich es in den falschen Händen sein könnte.

Viele Leute freuten sich daher auf die Einführung des Modells, und letzte Woche wurde es endlich mit vollem Zugriff für alle mit einem Claude Professional- oder Max-Abonnement eingeführt.

Das Modell wurde für jedermann zugänglich gemacht. Persönlich hatte ich bis Samstagmorgen norwegischer Zeit keine Probleme mit dem Modell. Auch wenn das Modell nicht allzu lange verfügbar warfare (ich glaube etwa 72 Stunden), habe ich das Gefühl, dass ich das Modell ausgiebig testen konnte und mir eine gute Meinung über seine Vor- und Nachteile sowie seine Gesamtfähigkeiten gebildet habe.

Was Claude Fable intestine macht

Zunächst möchte ich darauf eingehen, was Claude Fable intestine gemacht hat. Mein Gesamteindruck ist, dass es deutlich besser ist als Claude Opus 4.8. Ich habe on-line gelesen, dass andere Leute das Gefühl hatten, dass die Funktionen nicht viel weiter gingen als Claude Opus 4.8. Meiner Meinung nach stimmte das offensichtlich nicht. Ich glaube, dass Leute, die dies berichten, Claude Fable nicht an ausreichend komplexen Aufgaben getestet haben.

Wenn Sie Claude Fable an einer ohnehin schon einfachen Aufgabe ausprobieren, zu der Claude Opus in der Lage ist, werden Sie natürlich nicht alle Möglichkeiten kennenlernen. Die wahre Stärke von Claude Fable liegt darin, dass man es auf sehr komplexe Programmieraufgaben anwendet.

Komplexe Aufgaben durchgängig erledigen

Ich hatte mehrere Aufgaben, an denen ich arbeitete und für deren Implementierung ich einige Zeit mit Claude Opus 4.8 verbracht hatte. Opus warfare definitiv in der Lage, es umzusetzen, aber es warfare keine einmalige Implementierung, und ich musste Claude Opus manuell durch einige der Implementierungen führen.

Diese Aufgaben waren zum Beispiel:

• Eine Characteristic-Implementierung, bei der ich Code in mehreren Repos ändern musste
• Behebung eines Issues/Bugs, das bei einem Kunden aufgetreten ist und bei dem ich die Informationsextraktionsfunktionen eines LLM verbessern musste

Leider kann ich nicht näher auf diese Probleme eingehen, da es sich um Arbeiten in einer geschlossenen Codebasis handelt. Was ich getan habe, um Claude Opus mit Claude Fable zu vergleichen, ist, dass ich zuvor Claude Opus auf diese Probleme angewendet und sie mit ziemlich viel manueller Anleitung gelöst habe. Ich habe es dann auf Claude Fable angewendet und es konnte die Probleme auf einen Schlag lösen. Ein klares Zeichen dafür, dass Fable ein leistungsfähigeres Modell als Opus ist.

Als allgemeinere Anmerkung zu den Fähigkeiten von Fable würde ich Folgendes sagen:

Claude Fable ist besser in der Lage, Aufgaben durchgängig zu erledigen, indem er Unklarheiten und Benutzerabsichten besser versteht, die tatsächlich geplante Lösung besser umsetzt und durch die Navigation am Pc oder die Durchführung von Integrationstests besser überprüft, ob die Lösung tatsächlich korrekt ist.

Ich habe einfach festgestellt, dass Claude Fable bereit warfare, über längere Zeiträume zu arbeiten und komplexere Aufgaben zu erledigen, ohne aufzugeben oder in wiederkehrende Probleme zu geraten. Ich hatte einfach das Gefühl, dass Aufgaben jetzt autonomer erledigt wurden und ich nicht mehr so ​​viele Anweisungen geben musste, um sicherzustellen, dass das Modell meinen Absichten entsprach.

Entdecken von Problemen in Codebasen

Eine weitere unglaubliche Fähigkeit, die mir bei Claude Fable aufgefallen ist, warfare, dass es viel besser als Claude Opus darin warfare, Probleme in Codebasen zu entdecken, entweder Fehler zu finden oder nach Refactoring-Möglichkeiten oder potenziellen zukünftigen Problemen zu suchen.

Ich führe ständig eine Eingabeaufforderung ähnlich der folgenden aus, um Probleme in meiner Codebasis zu entdecken.

Scan completely by means of the codebase to establish any potential bugs, 
points, or refactoring alternatives, and are available again to me with an 
HTML report with points prioritized from most extreme to least extreme. 

Bei Claude Opus habe ich die gleiche Eingabeaufforderung ausgeführt und auch keine guten Ergebnisse erzielt. Claude Opus konnte keine weiteren Refactoring-Möglichkeiten oder Fehler entdecken, oder die entdeckten Probleme waren nicht wirklich related. (Beachten Sie natürlich, dass dies der Fall warfare, nachdem ich bereits viel Refactoring und Fehlererkennung mit Claude Opus in einem bestimmten Repository durchgeführt hatte.)

Als ich dann jedoch Claude Fable mit genau der gleichen Eingabeaufforderung anwendete, wurden viele schwerwiegende Probleme festgestellt, sowohl in Bezug auf die Sicherheit als auch tatsächliche Fehler, und es wurden auch viele gute Refactoring-Möglichkeiten gefunden, die Claude Opus nicht erkennen konnte.

Ich begann sofort damit, alle Repositories durchzugehen, während Claude Fable diese Eingabeaufforderung ausführte und alle Probleme behob. Ich habe viel Code gepusht, der die Qualität meiner Codebasen erheblich verbessert hat.

Ich denke, das ist wahrscheinlich das deutlichste Zeichen dafür, dass Fable ein leistungsfähigeres Modell als Opus ist. Sie könnten genau dieselbe Eingabeaufforderung in derselben Codebasis ausführen, in der Fable eine Reihe von Problemen erkennen kann, die Claude Opus nicht erkennen konnte.

Ich bin einfach froh, dass ich dieses Refactoring, die Fehlererkennung und die Behebung viel durchführen konnte, bevor das Modell leider ausgesetzt wurde.

Was Claude Fable nicht intestine macht

Im vorherigen Abschnitt habe ich erläutert, was Claude Fable wirklich intestine kann. Ich denke, es ist wichtig, auch einige Nachteile von Claude Fable hervorzuheben, wenn man bedenkt, dass es kein perfektes Modell ist.

Preis

Claude Fable ist definitiv das leistungsstärkste Codierungsmodell, das ich je verwendet habe. Eines der größten Probleme ist jedoch, wie viele Token für die Erledigung von Aufgaben ausgegeben werden.

Am Modell selbst ist das natürlich kein Downside. Es ist eher ein Downside mit den Ratenbeschränkungen, die Sie bei Anthropic haben. Durch die Verwendung von Claude Fable mit einem Abonnement habe ich das Abonnementlimit viel schneller erreicht.

Dies ist definitiv eine Einschränkung, da Sie das Modell nicht mehr einfach unbegrenzt ausführen können. Darüber hinaus würde ich argumentieren, dass die Abonnementpreise von Claude Fable für quick alle Unternehmen sehr unerschwinglich sind. Ein Modell zu betreiben, das 10 US-Greenback professional Million Einfuhr- und 50 US-Greenback professional Million Ausfuhrkosten kostet, ist praktisch für niemanden außer den größten Unternehmen machbar.

Natürlich könnte man argumentieren, dass man Claude Fable nur zur Planung und nur zur Fehlererkennung verwenden kann und Claude Opus dann für tatsächliche Implementierungen verwenden kann. Ich stimme zu, dass dies wahrscheinlich möglich wäre, und Sie würden immer noch die meisten Vorteile aus Claude Fable ziehen; Es ist jedoch sehr zeitaufwändig, viel Zeit damit zu verbringen, zu optimieren, welches Modell Sie in welchen Situationen verwenden, und Sie sollten es auf jeden Fall vermeiden, wenn Sie so produktiv und effektiv wie möglich sein möchten.

Dies ist meiner Meinung nach einer der größten Nachteile: Ratenbegrenzungen und wie viel Sie das Modell nutzen können bzw. die Kosten des Modells, wenn Sie API-Preise verwenden.

Manchmal ist das Mannequin übermäßig eifrig

Ein weiterer kleiner Nachteil, den ich auch mit Claude Fable besprechen möchte, ist, dass das Modell manchmal übermäßig darauf aus ist, Probleme zu finden oder Implementierungen durchzuführen. Manchmal stellte ich fest, dass das Modell Dinge zu komplex umsetzte. Zum Beispiel das Ändern von viel mehr Codezeilen als eigentlich nötig oder das Finden weiterer Probleme in einer Codebasis, bei der viele der Probleme nicht wirklich schwerwiegend waren.

Ich finde das manchmal etwas nervig, aber ich glaube auch, dass dies ein Kompromiss ist, den Anthropic akzeptiert hat. Sie möchten natürlich, dass das Modell immer nach Problemen sucht und ständig versucht, diese zu beheben, und Sie möchten natürlich, dass die Fehlerbehebung sofort funktioniert. Es ist schwierig, diesen Eifer in Einklang zu bringen und gleichzeitig zu vermeiden, dass das Modell übermäßig darauf aus ist, Probleme zu finden und zu beheben.

Insgesamt ist dies jedoch ein recht kleiner Nachteil. Es ist nur eine Kleinigkeit, die mir bei der Verwendung von Claude Fable aufgefallen ist. Der mit Abstand größte Nachteil ist der unerschwingliche Preis des Modells.

Abschluss

In diesem Artikel habe ich meine Gedanken zu Claude Fable dargelegt. Ich habe es mit dem vorherigen Frontier-Modell von Anthropic verglichen, nämlich Claude Opus 4.8. Das Modell Claude Fable 5 ist unglaublich, hat aber auch einige Nachteile:

1. Einer davon ist, dass es übermäßig eifrig ist, was meiner Meinung nach ein ziemlich kleiner Nachteil ist.
2. Die Preisgestaltung. Der Preis ist natürlich ein wichtiger Nachteil. Allerdings liegt das Downside nicht am Modell selbst, und die besten Modelle kosten immer viel Geld. Die Leute können selbst darüber nachdenken, ob das Modell den Preis wert ist, den Sie dafür bezahlen müssen.

Alles in allem handelt es sich jedoch um ein sehr leistungsstarkes Modell. Ich hoffe, dass es wieder verfügbar sein wird und dass andere Modelle, sowohl aus anderen Frontier Labs als auch Open-Supply-Modelle, diese Fähigkeiten in ein paar Monaten erreichen werden, sodass wir über noch leistungsfähigere Coding-Agenten für die Durchführung von Software program-Engineering-Aufgaben verfügen.

Schauen Sie sich auch um So führen Sie viele Claude Code-Agenten effektiv parallel aus.

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# Einführung

Die meisten Leute, die heruntergeladen haben Antigravitation Ich habe einen Agenten ausgeführt, um eine App zu erstellen, und habe zugeschaut Zwillinge 3 machte seine Sache und fing sofort an, über den ganzen Code nachzudenken, den sie nie wieder schreiben müssten. Völlig verständlich.

Aber Antigravity verfügt über eine Reihe von Fähigkeiten, von denen viele sehr wenig mit Schreibfunktionen zu tun haben. Es verfügt über einen Browser, der Ihren Bildschirm sieht und darin navigiert, ein Speichersystem, das tatsächlich über Sitzungen hinweg bestehen bleibt, und ein Agenten-Framework, das mehrere Aufgaben gleichzeitig bewältigen kann. Sobald Sie das geschafft haben, werden die Anwendungsfälle viel interessanter als Ihr nächster Pull-Request.

# 1. Verwenden Sie es als Forschungsassistent

Wenn Sie jemals versucht haben, Wettbewerbsforschung richtig durchzuführen, kennen Sie die Routine. Sie öffnen fünfzehn Registerkarten, vergessen, welche die Preisaufschlüsselung enthielt, schreiben drei Tage später Notizen, die keinen Sinn ergeben, und produzieren etwas Halbfertiges.

Der Browser-Agent von Antigravity verarbeitet diese Schleife, ohne dass Sie sie verwalten müssen. Sie beschreiben, was Sie suchen – Ankündigungen von Mitbewerbern, Preisseiten, aktuelle Produktaktualisierungen – und es navigiert autonom durch das Internet und erstellt ein strukturiertes Bild Artefakt mit denen man tatsächlich arbeiten kann.

Die Browser-Integration ist hier tiefer, als es sich anhört. Weil Google Antigravity darauf aufgebaut hat Chromsieht der Agent Seiten wie ein Mensch: Scrollen, Klicken und Lesen gerenderter Inhalte, anstatt Roh-HTML zu analysieren. Am Ende erhalten Sie eine zusammenhängende, kommentierbare Ausgabe. Für jeden, der im Rahmen seiner Arbeit wiederkehrende Marktforschung betreibt, ist dies allein schon die Set up wert.

Auf Wunsch kann der Agent seine Ergebnisse auch nach Kategorie, Quelle oder Aktualität strukturieren. Anstelle einer Textwand erhalten Sie etwas Organisiertes und tatsächlich Referenzierbares. Das ist die Artwork von Ergebnis, bei der man normalerweise einen Forschungsauftrag schreiben und dann darauf warten müsste, dass jemand anderes ihn ausführt.

# 2. Bauen Sie eine Wissensdatenbank auf, die nicht verdunstet

Eines der Designprinzipien von Antigravity besteht darin, dass das Lernen als dauerhafte Funktion behandelt wird – und nicht als ein Zurücksetzen von Sitzung zu Sitzung. Mit der Plattform können Agenten Kontext, Muster und Referenzmaterial in einer gemeinsamen Wissensdatenbank speichern, die sich über alle Sitzungen hinweg erstreckt und sich bei der Nutzung verbessert.

Das Interessante daran ist, dass es diesem System egal ist, ob Sie es mit Codeschnipseln oder Unternehmensdokumentationen füttern. Sie können es mit Styleguides, Forschungsnotizen und internen Standardarbeitsanweisungen (SOPs) laden oder sogar Lernkarten erstellen Kursbox Bei jeglichem Referenzmaterial müssen Sie aufhören, es von Grund auf neu zu erklären. Für alle, die den gleichen Kontext in jedes neue Software eingefügt haben, das sie ausprobieren, ist dies die Funktion, die das eigentliche Downside behebt.

Es handelt sich um einen strukturierten Speicher mit einem bestimmten Zweck, der nicht gelöscht wird, wenn Sie das Fenster schließen. Mit der Zeit werden die in dieser Wissensdatenbank arbeitenden Agenten genauer und kontextbewusster, da sie auf den Verlauf Ihrer Arbeit zurückgreifen, anstatt jede einzelne Sitzung neu zu beginnen.

# 3. Generieren Sie UI-Komplettlösungen ohne manuelle Arbeit

Produktmanager, Consumer Expertise (UX)-Forscher und alle, die den Ablauf einer Benutzeroberfläche (UI) manuell dokumentieren mussten, sollten hier aufmerksam sein. Der Browser-Agent von Antigravity kann durch eine Stay-Anwendung navigierendurchlaufen Sie einen Workflow, erfassen Sie in jeder Part Screenshots und stellen Sie das Ganze in einem Walkthrough-Artefakt zusammen. Es zeichnet ein Video von sich selbst auf. Sie verweisen auf eine URL, beschreiben den Ablauf und lassen ihn laufen.

Am Ende erhalten Sie eine mit Zeitstempeln versehene, visuelle und kommentierbare Consumer Journey, deren Erstellung durch den Agenten ein paar Minuten gedauert hat. Eine solche Lieferung würde normalerweise ein oder zwei Tage kontinuierlicher Arbeit kosten. Die Ausgabe spiegelt den genauen Zustand der Schnittstelle zu dem Zeitpunkt wider, als der Agent sie durchlief, was sie für Übergaben zur Qualitätssicherung (QA) oder Stakeholder-Überprüfungen wirklich zuverlässig macht.

# 4. Orchestrieren Sie mehrere Aufgaben gleichzeitig

Der Agentenmanager bietet Ihnen eine Mission-Management-Schnittstelle für die parallele Ausführung mehrerer Agenten in verschiedenen Arbeitsbereichen. Jeder Agent erhält seine eigene Aufgabe, seinen eigenen Kontext und seinen eigenen Satz an zu produzierenden Artefakten. Sie interagieren asynchron und überprüfen die Ausgaben, wenn sie bereit sind, anstatt jeden Schritt in Echtzeit zu beobachten.

Die Einrahmung Eigene Dokumentation von Antigravity ist entwicklerzentriert, aber es gibt nichts in der Mechanik, was es auf Code beschränkt. Die gleichzeitige Durchführung einer Inhaltsprüfung, einer Marktforschungsaufgabe und einer Datenbankerkundung ist durchaus machbar. Jeder Agent arbeitet unabhängig in seiner eigenen Spur, und Sie agieren auf der Ebene der Zuweisung von Aufträgen, anstatt die Arbeit selbst auszuführen.

Es ist eine dieser Funktionen, die nebensächlich klingt, bis man tatsächlich drei Dinge gleichzeitig erledigt hat. Allein die Reduzierung des Kontextwechsels macht es lohnenswert, es auszuprobieren, insbesondere wenn Sie Ihre Arbeit regelmäßig über verschiedene Arten von Quellen oder Formaten hinweg jonglieren.

# 5. Fragen Sie Ihre Datenbanken in einfacher Sprache ab

Antigravitationsschiffe mit Eingeborenen Mannequin Context Protocol (MCP) Serverunterstützung, was bedeutet, dass eine Verbindung zu Datenbanken hergestellt werden kann BigQuery, AlloyDBUnd Schlüssel durch ein UI-gesteuertes Setup. Der Agent erhält Zugriff auf Ihr Schema und kann es in natürlicher Sprache abfragen, beschreiben und darüber nachdenken. Sie fügen Ihre Projektdetails hinzu, authentifizieren sich über IAM-Anmeldeinformationen (Id and Entry Administration) und der Agent kümmert sich um die Übersetzung zwischen Ihrer Frage und dem, was die Datenbank produzieren muss.

Für Analysten oder Betriebsmitarbeiter, die regelmäßig Antworten aus großen Datenmengen benötigen, ohne in eine zu stürzen SQL Consumer jedes Mal, das ist leise mächtig. Es gibt keine Konfigurationsdatei, mit der Sie sich herumschlagen müssen, Ihre Anmeldedaten bleiben außerhalb des Chatfensters und Sie beschreiben in einfachen Worten, was Sie wollen. Der Agent schreibt die Abfrage; Du bekommst die Antwort.

Es ist auch erwähnenswert, dass der Verbindungsaufbau wirklich UI-gesteuert ist. Es gibt ein Formular, Sie füllen es aus und der Agent wird verbunden. NEIN YAML Dateien, kein Kopieren und Einfügen von Verbindungszeichenfolgen und kein Debuggen eines Setups, das gestern funktionierte und heute ohne ersichtlichen Grund abstürzte.

# Abschließende Gedanken

Antigravity wurde als Codierungstool eingeführt, weil dort die Maßstäbe liegen und eine saubere Produktankündigung ausmacht. Die eigentliche Architektur umfasst jedoch autonome Browser-Agenten, persistente Wissensdatenbanken, parallele Aufgabenorchestrierung und native Datenbankkonnektivität.

Dabei geht es nur sehr wenig ausschließlich um Schreibfunktionen. Es handelt sich um eine Agentenplattform, die zufällig mit einer ausgefeilten integrierten Entwicklungsumgebung (IDE) ausgeliefert wird. Die nicht-codierenden Anwendungsfälle sind bereits integriert. Sie bekamen in der Keynote einfach keine eigene Folie. Verbringen Sie etwas Zeit in der Supervisor-Ansicht und im Artefaktsystem, und Sie werden sich fragen, warum Sie es überhaupt auf Code beschränken sollten.

Nahla Davies ist Softwareentwickler und technischer Autor. Bevor sie sich hauptberuflich dem technischen Schreiben widmete, schaffte sie es – neben anderen faszinierenden Dingen –, als leitende Programmiererin bei einer Inc. 5.000-Organisation für experimentelles Branding zu arbeiten, zu deren Kunden Samsung, Time Warner, Netflix und Sony gehören.

sind Eingabeaufforderungen, die Sie für Ihren Codierungsagenten speichern können, um einen einfachen Zugriff zu ermöglichen. Dies ist in der Regel sehr nützlich für Eingabeaufforderungen, die Sie wiederholt verwenden, wie zum Beispiel:

• Erstellen Sie eine Launch-Pull-Anfrage vom Dev- zum Prod-Zweig
• Analysieren Sie diese Protokollgruppen und informieren Sie mich über etwaige Probleme
• Führen Sie Pre-Commit-Prüfungen durch, pushen Sie den Code und führen Sie eine PR durch

Dies sind alles Befehle, die ich täglich ausführe. Anstatt die Eingabeaufforderungen jedes Mal neu einzutippen oder irgendwo zu speichern, kann ich sie einfach als Schrägstrichbefehle in Claude Code oder Warp speichern.

Dadurch habe ich superschnellen Zugriff auf meine am häufigsten verwendeten Eingabeaufforderungen, was mir täglich viel Zeit spart.

In diesem Artikel bespreche ich Slash-Befehle, was sie sind und warum sie so effektiv sind. Darüber hinaus werde ich einige spezifische Befehle behandeln, die ich gespeichert habe und regelmäßig verwende.

Warum Sie Slash-Befehle verwenden sollten

Slash-Befehle sind einfach leicht zugängliche Eingabeaufforderungen, die sehr nützlich sind, wenn Sie viele sich wiederholende Eingabeaufforderungen ausführen. Ich glaube, dass viele der Eingabeaufforderungen, die die meisten Programmierer verwenden, wiederholte Eingabeaufforderungen sein werden. Es kann zum Beispiel sein:

• Pull-Requests erstellen
• Überprüfen, ob der Code produktionsbereit ist
• Dokumentation für eine Codebasis schreiben

Dies sind alles Eingabeaufforderungen, die Sie wahrscheinlich regelmäßig ausführen. Wenn ja, sollten Sie diese Eingabeaufforderungen in Slash-Befehle umwandeln. Anstatt zu schreiben:

Verify if the code is manufacturing prepared, run pre-commit checks with black, 
mypy and pytest, commit and push the code, and create PR and supply me
the url to the PR.

Sie können dies einfach als Befehl speichern und schreiben:

/make-pr

Aufgrund der jüngsten Fortschritte bei Codierungsagenten schreibe ich viel mehr Code und stelle daher viel mehr Pull-Anfragen. Deshalb schreibe ich diese Aufforderung zwei- bis zehnmal am Tag. Der Zeitaufwand für das Ausschreiben der Eingabeaufforderung summiert sich daher schnell und ich spare viel Zeit, wenn ich stattdessen einfach den Slash-Befehl verwende.

Ein zusätzlicher Vorteil der Verwendung von Slash-Befehlen besteht darin, dass Ihre Befehle konsistent sind. Sie führen immer den gleichen Befehl aus und vergessen nie, Teile des Befehls aufzuschreiben, z. B. die Durchführung von Pre-Commit-Prüfungen. Dies ist auch eine enorme Zeitersparnis.

So erstellen Sie Slash-Befehle

Sie erstellen Slash-Befehle auf unterschiedliche Weise, je nachdem, welches Device Sie verwenden. Ich werde jedoch Hyperlinks zu drei der gängigsten Coding-Agent-Instruments und Hyperlinks zu deren jeweiliger Dokumentation zu Slash-Befehlen bereitstellen:

Im Allgemeinen können Sie jedoch einfach ein beliebiges Codierungstool aufrufen, ihm eine Eingabeaufforderung und einen Namen geben und es anweisen, den Schrägstrich-Befehl für Sie zu erstellen.

Sie können den Befehl dann verwenden, indem Sie einen Schrägstrich und den Befehlsnamen eingeben. Zum Beispiel, um den Befehl auszuführen make-pr Sie würden den folgenden Befehl in Ihren Codierungsagenten schreiben

/make-pr

Einige meiner Slash-Befehle

In diesem Abschnitt beschreibe ich einige der Slash-Befehle, die ich täglich verwende. Für jeden Befehl erkläre ich, warum er nützlich ist und wie man ihn verwendet.

Erstellen Sie eine Launch-PR

Eine gängige Codierungspraxis besteht darin, drei Arten von Zweigen zu verwenden:

• Function-Branches (persönliche Branches, die von Menschen verwendet werden)
• Ein gemeinsamer Entwicklungszweig
• Ein gemeinsamer Produktionszweig

Wenn Sie diese Struktur verwenden, erstellen Sie wahrscheinlich Launch-PRs vom Entwicklungszweig zum Produktionszweig. Diese PRs folgen in der Regel einer Standardstruktur und heben die verschiedenen Änderungen hervor, die zusammengeführt werden. Zum Beispiel:

• Jede hinzugefügte Änderung und von wem
• Alle nützlichen Hyperlinks zu Dokumentation, Slack-Nachrichten oder anderem relevanten Kontext
• Eine Checkliste, die vor dem Zusammenführen des Codes ausgefüllt werden muss (Qualitätssicherung and many others.)

Um dies zu erstellen, fordern Sie normalerweise Ihren Codierungsagenten auf, eine PR mit den Spezifikationen aus der Aufzählungspunktliste oben zu erstellen. Dies nimmt jedoch Zeit in Anspruch und kann inkonsistent sein (da Sie bei jedem Schreiben möglicherweise kleine Änderungen an Ihrer Eingabeaufforderung vornehmen).

Erstellen Sie stattdessen einen Slash-Befehl wie:

Create a launch PR from the dev department to the primary department. The PR ought to 
embrace: 
- every change being added, and by whom
- hyperlinks to related context used for an of the adjustments (slack messages and many others)
- a guidelines of things that needs to be performed earlier than merging, if related. For 
instance: "carry out QA testing in dev department"

Jetzt können Sie schnell und konsistent Launch-PRs für Ihr Repository erstellen.

Erstellen Sie eine neue Funktionszweig-PR

Wahrscheinlich der häufigste Befehl, den ich verwende, um einen neuen Function-Zweig PR zu erstellen. Nachdem ich eine neue Funktion implementiert oder einen Fehler behoben habe, muss ich Folgendes tun:

• Rufen Sie den neuesten Entwicklungszweig ab, um sicherzustellen, dass ich auf dem neuesten Stand bin
• Verzweigen Sie vom neu gezogenen Entwicklungszweig zu einem Function-Zweig
• Führen Sie Pre-Commit-Prüfungen für den neuen Code durch
• Commit und Push des Codes im neuen Function-Department
• Erstellen Sie eine PR vom Function-Department zum Dev-Department

Ich führe dies mehrmals am Tag aus und daher ist es viel schneller, es als Slash-Befehl auszuführen, wie Sie unten sehen:

Given the adjustments, I now must create a PR. Do the next:
- Pull the newest dev department
- Department off to a brand new function department from the dev department
- Run pre-commit checks to ensure my code is manufacturing prepared
- Commit and push the function department
- Create a PR from the function department to the primary department

Ich gebe häufig auch den Function-Department-Namen an, da ich die lineare Department-Benennung verwende, um den Standing meiner Probleme automatisch zu aktualisieren, abhängig vom Standing meines Codes (ob er sich in einem Function-Department, in Dev oder in Prod befindet).

Verallgemeinern Sie das Wissen aus einem Thread

Ein weiterer Befehl, den ich verwende, um Wissen aus einem Thread zu verallgemeinern. Das ist sehr nützlich, denn ich stelle oft fest, dass sich Agenten etwas anders verhalten als gewünscht, beispielsweise bei der Implementierung einer Funktion. Oder dem Modell fehlen möglicherweise einige Kenntnisse, die für zukünftige Interaktionen nützlich wären.

Daher sage ich dem Modell, dass es das Wissen aus dem Thread verallgemeinern soll, in dem ich eine neue Funktion implementiert oder einen Fehler behoben habe. Ich verwende eine Eingabeaufforderung wie:

Generalize the information from this thread, saving all helpful, generalizable
information that's helpful for future coding on this repository. Retailer the 
knowedge in AGENTS.md

Normalerweise führe ich diesen Befehl nach dem letzten Befehl aus, der eine neue Pull-Anfrage aus meinem Function-Zweig erstellt.

Produktionsbereiter Code

Ich finde oft, dass die Frage an meinen Coding-Agenten, ob der Code produktionsbereit ist, beim Auffinden von Fehlern und anderen Problemen hilfreich ist. Aus irgendeinem Grund führt die Aufforderung an das Modell zur Produktionsbereitschaft dazu, dass das Modell über seine Implementierung nachdenkt und Probleme entdeckt, die es zuvor übersehen hat. Ich habe daher einen separaten Immediate, mit dem ich überprüfe, ob mein Immediate produktionsbereit ist:

Verify if the brand new code created on this department is manufacturing prepared. You need to
search for any potential points when working this code in manufacturing, and 
guarantee all assessments and pre-commit checks run as anticipated. If you happen to detect any 
points, present me a report in regards to the points, their severity, and the way we will
resolve them.

Ein Cursor-Beispiel

Ich möchte auch ein Beispiel für einen Slash-Befehl hervorheben, den Cursor bereitstellt deren Dokumentation.

Sie stellen beispielsweise eine Code-Overview-Checkliste bereit, die das Modell durchgehen kann, um Code-Evaluations durchzuführen. Dies ist sehr nützlich, um Überprüfungen durchzuführen, nachdem Sie PRs erstellt haben, kann aber auch als Pre-Commit-Prüfung durchgeführt werden.

Sie können den Slash-Befehl zur Codeüberprüfung unten sehen:

# Code Overview Guidelines
## Overview
Complete guidelines for conducting thorough code opinions to make sure high quality, safety, and maintainability.
## Overview Classes
### Performance
- ( ) Code does what it is presupposed to do
- ( ) Edge instances are dealt with
- ( ) Error dealing with is acceptable
- ( ) No apparent bugs or logic errors
### Code High quality
- ( ) Code is readable and well-structured
- ( ) Features are small and centered
- ( ) Variable names are descriptive
- ( ) No code duplication
- ( ) Follows undertaking conventions
### Safety
- ( ) No apparent safety vulnerabilities
- ( ) Enter validation is current
- ( ) Delicate knowledge is dealt with correctly
- ( ) No hardcoded secrets and techniques

Abschluss

In diesem Artikel habe ich Slash-Befehle besprochen und wie sie Sie zu einem effektiveren Programmierer machen können. Slash-Befehle sind einfache Eingabeaufforderungen, die Sie für einen einfachen Zugriff speichern und die normalerweise für Eingabeaufforderungen verwendet werden, die Sie wiederholt ausführen. Die Verwendung von Slash-Befehlen spart mir täglich viel Zeit. Ich empfehle Ihnen dringend, über wiederholte Prozesse und Eingabeaufforderungen nachzudenken, die Sie in Ihrer täglichen Programmierung verwenden, und darüber nachzudenken, wie Sie diese in Schrägstrichbefehle umwandeln können. Ich glaube, dass diese Einstellung unglaublich wichtig ist, wenn man effizienter werden möchte. Programmierer.

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Die Arbeit mit Daten ist überall, von kleinen Apps bis hin zu riesigen Systemen. Aber Daten schnell und sicher zu handhaben ist nicht immer einfach. Dort kommt Rost ins Spiel. Rost ist eine Programmiersprache für Geschwindigkeit und Sicherheit. Es eignet sich hervorragend zum Aufbau von Instruments, die große Datenmengen bearbeiten müssen, ohne zu verlangsamen oder zu stürzen. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie Rust Ihnen helfen kann, Hochleistungsdaten-Instruments zu erstellen.

# Was ist „Vibe -Codierung“?

Vibe -Codierung Bezieht sich auf die Praxis der Verwendung von großsprachigen Modellen (LLMs), um Code zu erstellen, die auf natürlichen Sprachbeschreibungen basieren. Anstatt jede Codezeile selbst zu tippen, sagen Sie der KI, was Ihr Programm tun sollte, und es schreibt den Code für Sie. Die Vibe -Codierung erleichtert es einfacher und schneller, Software program zu erstellen, insbesondere für Personen, die nicht viel Erfahrung mit der Codierung haben.

Der Vibe -Codierungsprozess umfasst die folgenden Schritte:

1. Natürliche Spracheingabe: Der Entwickler enthält eine Beschreibung der gewünschten Funktionalität in der Klartext.
2. AI -Interpretation: Die AI analysiert die Eingabe und bestimmt die erforderliche Codestruktur und Logik.
3. Codegenerierung: Die KI generiert den Code basierend auf ihrer Interpretation.
4. Ausführung: Der Entwickler führt den generierten Code aus, um festzustellen, ob er wie beabsichtigt funktioniert.
5. Verfeinerung: Wenn etwas stimmt, sagt der Entwickler der KI, was er beheben soll.
6. Iteration: Der iterative Prozess wird fortgesetzt, bis die gewünschte Software program erreicht ist.

# Warum Rost für Datenwerkzeuge?

Rust wird aufgrund mehrerer wichtiger Vorteile zu einer beliebten Wahl für das Erstellen von Datenwerkzeugen:

• Hohe Leistung: Rust liefert die Leistung, die mit C und C ++ vergleichbar ist und schnell große Datensätze behandelt
• Speichersicherheit: Rost hilft dem Speicher sicher ohne Müllsammler, der die Fehler reduziert und die Leistung verbessert
• Parallelität: Die Eigentümerregeln von Rust verhindern Datenrennen, mit denen Sie einen sicheren Parallelcode für Multi-Core-Prozessoren schreiben können
• Reiches Ökosystem: Rust hat ein wachsendes Ökosystem von Bibliotheken, das als Kisten bekannt ist, die es einfach machen, leistungsstarke, plattformübergreifende Werkzeuge aufzubauen

# Stellen Sie Ihre Rostumgebung auf

Der Einstieg ist unkompliziert:

1. Rost einbauen: Verwenden Rostup Rost zu installieren und es auf dem neuesten Stand zu halten
2. IDE -Unterstützung: Beliebte Redakteure mögen Vs Code Und Intellij Rost Machen Sie es einfach, Rostcode zu schreiben
3. Nützliche Kisten: Betrachten Sie für die Datenverarbeitung Kisten wie z. csvAnwesend serdeAnwesend rayonUnd tokio

Mit dieser Fundament können Sie Datenwerkzeuge in Rost erstellen.

# Beispiel 1: CSV -Parser

Eine gemeinsame Aufgabe beim Arbeiten mit Daten ist das Lesen von CSV -Dateien. CSV -Dateien speichern Daten in einem Tabellenformat wie einer Tabelle. Lassen Sie uns ein einfaches Werkzeug in Rost bauen, um genau das zu tun.

// Schritt 1: Hinzufügen von Abhängigkeiten

In Rost verwenden wir Kisten um uns zu helfen. Fügen Sie diese zu diesem Beispiel zu Ihrem Projekt hinzu Cargo.toml Datei:

(dependencies)
csv = "1.1"
serde = { model = "1.0", options = ("derive") }
rayon = "1.7"

• csv Hilft uns, CSV -Dateien zu lesen
• serde Lassen Sie uns CSV -Zeilen in Rost -Datentypen umwandeln
• rayon Lassen Sie uns Daten parallel verarbeiten

// Schritt 2: Definieren einer Datensatzstruktur

Wir müssen Rost sagen, welche Artwork von Daten jede Zeile enthält. Wenn beispielsweise jede Zeile einen ID, einen Namen und einen Wert hat, schreiben wir:

use serde::Deserialize;

#(derive(Debug, Deserialize))
struct Document {
    id: u32,
    title: String,
    worth: f64,
}

Dies erleichtert es Rost, CSV -Zeilen in die Zeile zu verwandeln Document Strukturen.

// Schritt 3: Rayon zur Parallelität verwenden

Lassen Sie uns nun eine Funktion schreiben, die die CSV -Datei liest und Datensätze filtert, bei denen der Wert größer als 100 ist.

use csv::ReaderBuilder;
use rayon::prelude::*;
use std::error::Error;

// Document struct from the earlier step must be in scope
use serde::Deserialize;

#(derive(Debug, Deserialize, Clone))
struct Document {
    id: u32,
    title: String,
    worth: f64,
}

fn process_csv(path: &str) -> End result<(), Field> {
    let mut rdr = ReaderBuilder::new()
        .has_headers(true)
        .from_path(path)?;

    // Accumulate data right into a vector
    let data: Vec = rdr.deserialize()
        .filter_map(End result::okay)
        .accumulate();

    // Course of data in parallel: filter the place worth > 100.0
    let filtered: Vec<_> = data.par_iter()
        .filter(|r| r.worth > 100.0)
        .cloned()
        .accumulate();

    // Print filtered data
    for rec in filtered {
        println!("{:?}", rec);
    }
    Okay(())
}

fn foremost() {
    if let Err(err) = process_csv("information.csv") {
        eprintln!("Error processing CSV: {}", err);
    }
}

# Beispiel 2: Asynchroner Streaming -Datenprozessor

In vielen Datenszenarien – wie Protokollen, Sensordaten oder finanziellen Zecken – müssen Sie Datenströme asynchron verarbeiten, ohne das Programm zu blockieren. Das Async -Ökosystem von Rust erleichtert das Erstellen von Streaming -Datenwerkzeugen.

// Schritt 1: Hinzufügen asynchroner Abhängigkeiten

Fügen Sie diese Kisten zu Ihrem hinzu Cargo.toml Um mit asynchronen Aufgaben und JSON -Daten zu helfen:

(dependencies)
tokio = { model = "1", options = ("full") }
async-stream = "0.3"
serde_json = "1.0"
tokio-stream = "0.1"
futures-core = "0.3"

• tokio ist die asynchronische Laufzeit, die unsere Aufgaben ausführt
• async-stream hilft uns, Daten von Daten asynchron zu erstellen
• serde_json Parsen JSON -Daten in Roststrukturen

// Schritt 2: Erstellen eines asynchronen Datenstroms

Hier ist ein Beispiel, das Simulate, die JSON -Ereignisse nacheinander empfangen, mit einer Verzögerung von Simulaten erhalten. Wir definieren eine Occasion Struktur und erstellen Sie dann einen Stream, der diese Ereignisse asynchron erzeugt:

use async_stream::stream;
use futures_core::stream::Stream;
use serde::Deserialize;
use tokio::time::{sleep, Period};
use tokio_stream::StreamExt;

#(derive(Debug, Deserialize))
struct Occasion {
    event_type: String,
    payload: String,
}

fn event_stream() -> impl Stream {
    stream! {
        for i in 1..=5 {
            let occasion = Occasion {
                event_type: "replace".into(),
                payload: format!("information {}", i),
            };
            yield occasion;
            sleep(Period::from_millis(500)).await;
        }
    }
}

#(tokio::foremost)
async fn foremost() {
    let mut stream = event_stream();

    whereas let Some(occasion) = stream.subsequent().await {
        println!("Obtained occasion: {:?}", occasion);
        // Right here you possibly can filter, remodel, or retailer the occasion
    }
}

# Tipps zur Maximierung der Leistung

• Profilieren Sie Ihren Code mit Instruments wie cargo bench oder perf Engpässe erkennen
• Bevorzugen Sie Null-Kosten-Abstraktionen wie Iteratoren und Merkmale, um sauberen und schnellen Code zu schreiben
• Verwenden Sie asynchrische E/O mit tokio Beim Umgang mit Netzwerk- oder Festplatten -Streaming
• Halten Sie das Eigentümermodell von Rust vorne und im Zentrum, um unnötige Zuteilungen oder Klone zu vermeiden
• Im Freigabemodus erstellen (cargo construct --release) Um Compiler -Optimierungen zu aktivieren
• Verwenden Sie spezialisierte Kisten wie ndarray oder einzelne Anweisungen, mehrere Daten (SIMD) Bibliotheken für schwere numerische Workloads

# Einpacken

Mit der Vibe -Codierung können Sie Software program erstellen, indem Sie beschreiben, was Sie wollen, und die KI macht Ihre Ideen in Arbeitscode. Dieser Prozess spart Zeit und senkt die Eintrittsbarriere. Rost ist perfekt für Datenwerkzeuge und bietet Ihnen Geschwindigkeit, Sicherheit und Kontrolle ohne Müllsammler. Außerdem hilft Ihnen der Compiler von Rust, gängige Fehler zu vermeiden.

Wir haben gezeigt, wie man einen CSV -Prozessor erstellt, der Daten parallel liest, filtert und verarbeitet. Wir haben auch einen asynchronen Stream -Prozessor erstellt, um Dwell -Daten mithilfe zu verarbeiten tokio. Verwenden Sie KI, um Ideen und Rost zu erkunden, um sie zum Leben zu erwecken. Gemeinsam helfen sie Ihnen, Hochleistungswerkzeuge aufzubauen.

Jayita Gulati ist ein Fanatic und technische Schriftsteller für maschinelles Lernen, der von ihrer Leidenschaft für den Aufbau maschineller Lernmodelle angetrieben wird. Sie hat einen Grasp -Abschluss in Informatik an der Universität von Liverpool.

Bild von Editor | Chatgpt

# Einführung

Die Vibe-Codierung ist ein neuer Begriff für die Annäherung an die Code-basierte Entwicklung mit natürlichen Sprachaufforderungen, um Arbeitscode zu generieren, anstatt ihn manuell zu schreiben. Indem wir einem KI -Assistenten erklären, was wir wollen, können wir Code erwerben, den wir ausführen und dann mit weiteren Eingabeaufforderungen verfeinern können. Die Hauptidee ist, dass wir die Code -Syntax nicht tief verstehen müssen, um die Vorteile noch zu erzielen.

Oft führt die Vibe -Codierung in typischen LLM -Produkten wie ChatGPT zu fragmentierter Code, der schwer zu einem vollständigen Projekt zusammenzubauen ist. Wir müssen den Code mehrmals verfeinern, bevor er nützlich wird, und Sie benötigen möglicherweise fortgeschrittene Fähigkeiten, wenn die Dinge nicht wie erwartet funktionieren. Aus diesem Grund bauen Unternehmen KI -Agenten auf, die ganze Codierungsprojekte aus der einfachen Vibe -Codierung konstruieren können. Einer von ihnen ist Reaktion.

In diesem Artikel werden wir durchgehen, wie man die Vibe -Codierung verwendet, um etwas Nützliches zu erstellen. Wir werden die Überlegungen untersuchen, wenn wir mit einer Vibe -Codierung und den Problemen aufbauen, denen Sie möglicherweise begegnen.

Neugierig? Lassen Sie uns darauf eingehen.

# Vibe -Codierung mit Replit

Bei Vibe -Codierung geht es darum, eine genaue Beschreibung dessen bereitzustellen, was Sie erreichen möchten. Durch die Entwicklung einer Aufforderung, die unser Projekt im Element erklärt, können wir ein viel besseres Ergebnis erzielen.

Allerdings ist jedoch nicht jeder, der eine Vibe -Codierung ausführt, in der Programmierung geschickt, sodass sie möglicherweise nicht in der Lage sind, die Technologie und die Projektstruktur detailliert zu beschreiben. Aus diesem Grund können wir eine Vibe -Codierung mit einem Instrument wie Replit durchführen, das eine vollständige Codeprojektstruktur nur aus einer einfachen Eingabeaufforderung bietet.

Arbeiten wir an der Erstellung eines einfachen Aktienkurs -Explorers mithilfe von Reponit. Registrieren Sie sich zuerst und navigieren Sie zur Startseite, die dem Bild unten ähnlich aussehen sollte.

Geben Sie dann eine beschreibende Aufforderung für die Anwendung über, die wir stellen möchten. Hier ist beispielsweise meine Aufforderung, den Aktienkurs -Explorer basierend auf Python zu entwickeln.

Erstellen Sie eine Python-basierte Net-App namens Aktienkurs-Explorer. Es ermöglicht Benutzern, einen Aktien-Ticker (wie AAPL, MSFT oder BTC-USD) einzugeben, einen Datumsbereich auszuwählen und Aktienkurse und grundlegende Analysen wie Umzugsmittelwerte und Volatilität zu visualisieren.

Starten Sie den Chat und warten Sie einige Zeit, bis die Gesamtplanung abgeschlossen ist. Wenn es abgeschlossen ist, sehen Sie ein Genehmigungsformular, das dem Bild unten ähnelt.

Sie können weiterhin mit dem Agenten chatten, um die durch Rependiten vorgeschlagenen Plandetails anzupassen, die Sie dann in das Eingangsformular übergeben können, wie unten gezeigt.

Alternativ können Sie den Plan genehmigen und den Antrag erstellen. Warten Sie eine Weile, bis der Agent die Entwicklung des Antrags abgeschlossen hat. Sie können eine Benachrichtigung erhalten, wenn die Anwendung bereit ist, indem Sie entweder die Repuit -Anwendung installieren oder einfach das Dashboard besuchen.

Wenn die Anwendungsentwicklung durchgeführt wird, können Sie die Vorschau ähnlich dem Bild unten ähneln.

Der gesamte Code zur Entwicklung der Anwendung steht uns zur Verfügung, damit wir in den angrenzenden Registerkarten angezeigt werden können. Darüber hinaus können wir die Anwendung in der Anstellung anzeigen und feststellen, ob sie wie beabsichtigt funktioniert.

Normalerweise funktioniert die grundlegende Anwendung gemäß der Eingabeaufforderung, die wir bereitstellen, intestine, obwohl es noch viele Überlegungen gibt, wie z. B. die Gesamtfunktionen, Fehler und Sicherheit.

Sicherheit ist das wichtigste Drawback, da viele Personen, die eine Stimmungcodierung durchführen, oft nicht erkennen, dass ihre wichtigen Anmeldeinformationen wie API -Schlüssel in die Öffentlichkeit gedrängt werden. Dies ist ein Sicherheitsbedenken, das oft nur von denjenigen im technischen Bereich anerkannt und von Vibe -Codierern übersehen wird.

Für die Vibe -Codierung können Sie die folgende Eingabeaufforderung an den Agenten verwenden, um Fehler und Sicherheitsmaßnahmen für Ihre Anwendung zu bewerten.

Bitte überprüfen Sie die Bewerbung für potenzielle Fehler und schlagen Sie alle erforderlichen Sicherheitsverfahren oder Sicherheitsvorkehrungen vor, die vor der Bereitstellung implementiert werden sollten.

Unter Verwendung der oben genannten Eingabeaufforderung bewertet der Replit Agent die erzeugte Gesamtanwendung, behebt alle Fehler und gibt einen umfassenden Bericht über weitere empfohlene Praktiken.

Ein weiteres Drawback, das häufig auftritt, wenn die Vibe -Codierung die externe Integration in andere Anwendungen ist, z. B. eine Datenbank oder eine Benutzerauthentifizierung.

Für Vibe -Codierer, die repit verwendet werden, empfiehlt der Agent häufig, verschiedene externe Verbindungen wie Datenbanken hinzuzufügen. Wenn Sie eine bestimmte Ergänzung im Sinn haben, können Sie zur Registerkarte Instruments wechseln und nach Repuit in Ihre Anwendung einbeziehen, wie im Bild unten gezeigt.

Oft müssen Sie eine zusätzliche Gebühr für die Dienste zahlen. Bewerten Sie sie daher, bevor Sie sich für die Verwendung eines bestimmten Instruments entscheiden.

Wenn Sie der Meinung sind, dass die Anwendung bereits intestine genug ist und alle Funktionen hat, die wir benötigen, können wir sie für die Öffentlichkeit bereitstellen. Für einen verteilten Benutzer können Sie alle Dateien herunterladen und selbst bereitstellen.

Wenn Sie jedoch mit dem Bereitstellungsprozess nicht vertraut sind, bietet Replit ein Bereitstellungsverfahren, bei dem wir unsere Anwendung gemäß unseren Anforderungen mit vier verschiedenen Bereitstellungstypen veröffentlichen können. Die Auswahl der Bereitstellung ist im Bild unten angezeigt.

Alle von ihnen erfordern eine Zahlung. Gehen Sie daher nur dann fort, wenn Sie der Meinung sind, dass die Anwendung zur Verwendung bereit ist. Andernfalls chatten Sie weiter mit dem Agenten, bis Sie mit dem Ergebnis zufrieden sind.

Das ist alles, was Sie vorerst wissen müssen. Probieren Sie es aus, und Sie können in drei Stunden in drei Stunden mit Replit codieren.

# Abschluss

Die Vibe -Codierung ist ein Prozess, bei dem ein generatives LLM verwendet wird, um Arbeitscode ausschließlich aus der natürlichen Spracheingabe zu erstellen. Die Vibe-Codierung ist vorteilhaft, da viele Nichtentwickler etwas Nützliches schaffen können, indem sie nur Eingabeaufforderungen bereitstellen, ohne die zugrunde liegenden Particulars verstehen zu müssen.

In diesem Artikel haben wir untersucht, wie ein Aktienkurs -Explorer mit Repuit erstellt und verschiedene Probleme angesprochen werden können, die möglicherweise auftreten, z. B. Fehler, Sicherheitsmaßnahmen, externe Instrument -Verbindungen und Bereitstellungen.

Ich hoffe das hat geholfen!

Cornellius Yudha Wijaya ist ein Knowledge Science Assistant Supervisor und Datenautor. Während er in Vollzeit bei Allianz Indonesien arbeitet, liebt er es, Python- und Datentipps über soziale Medien und das Schreiben von Medien zu teilen. Cornellius schreibt über eine Vielzahl von KI- und maschinellen Lernthemen.

Stellen Sie sich eine Zukunft vor, in der künstliche Intelligenz stillschweigend die Plackerei der Softwareentwicklung schuldet: Veredelte Code, migrierende Legacy -Systeme und die Auf jagd auf den Rassenbedingungen, damit sich menschliche Ingenieure der Architektur, dem Design und den wirklich neuartigen Problemen über die Reichweite einer Maschine widmen können. Die jüngsten Fortschritte scheinen die zukünftigen verlockend eng zu kämpfen zu haben, aber ein neues Papier von Forschern des MIT-Labors für Informatik und künstliche Intelligenz (CSAIL) und mehrere zusammenarbeitende Institutionen argumentieren, dass diese potenzielle zukünftige Realität einen schwierigen Blick auf die heutigen Herausforderungen erfordert.

Mit dem Titel „Herausforderungen und Wege in Richtung KI für Software program Engineering”Die Arbeit ordnet die vielen Software program-Engineering-Aufgaben über die Codegenerierung hinaus, identifiziert aktuelle Engpässe und hebt Forschungsanweisungen hervor, um sie zu überwinden, um sich auf das Design auf hoher Ebene zu konzentrieren, während die Routinearbeit automatisiert wird.

„Jeder spricht darüber, wie wir keine Programmierer mehr brauchen, und es gibt all diese Automatisierung jetzt“, sagt Armando Photo voltaic -Lezama, MIT -Professor für Elektrotechnik und Informatik, CSAIL -Principal Investigator und Senior Autor der Studie. „Einerseits hat das Feld enorme Fortschritte gemacht. Wir haben Instruments, die viel leistungsfähiger sind als alle, die wir zuvor gesehen haben. Aber es gibt auch einen langen Weg, um wirklich das volle Versprechen der Automatisierung zu erhalten, das wir erwarten würden.“

Photo voltaic-Lezama argumentiert, dass populäre Erzählungen die Software program-Engineering häufig auf „den Bachelor-Programmierteil: Jemand gibt Ihnen eine Spezifikation für eine kleine Funktion über und Sie implementieren oder das Lösen von Programminterviews im Leetcode-Stil“. Wirkliche Praxis sind weitaus breiter. Es umfasst alltägliche Refaktoren, die das polnische Design sowie umfassende Migrationen, die Millionen von Linien von Cobol nach Java und Umgestalten ganzer Unternehmen bewegen. Es erfordert Nonstop-Checks und -analysen-Fuzzing, propertionbasierte Checks und andere Methoden-, um Parallelitätsfehler zu fangen oder Zero-Day-Mängel zu Patch. Und es geht um den Wartungsgrad: Dokumentieren Sie zehn Jahre alter Code, Zusammenfassung der Änderungsgeschichte für neue Teamkollegen und Überprüfung von Pull-Anfragen nach Stil, Leistung und Sicherheit.

Codesoptimierung im Branchenmaßstab-denken Sie daran, die GPU-Kernel oder die unerbittlichen, vielschichtigen Verfeinerungen hinter Chromes V8-Motor zu bewerten, bleibt hartnäckig zu bewerten. Die heutigen Überschriftenkennzahlen wurden für kurze, in sich geschlossene Probleme entwickelt, und während A number of-Selection-Checks immer noch natürliche Forschung dominieren, waren sie in AI-for-Code nie die Norm. Der De-facto-Maßstab des Feldes, SWE-Bench, bittet einfach ein Modell, ein Github-Downside zu patchen: nützlich, aber immer noch mit dem Paradigma „Undergrad-Programmierübung“ vergleichbar. Es berührt nur einige hundert Codezeilen, riskiert Daten, die von öffentlichen Repositories auslaufen und andere reale Kontexte ignorieren-AI-unterstützte Refaktoren, Programme für Menschen und AI-Paare oder leistungskritische Umschreibungen, die Millionen von Linien umfassen. Bis die Benchmarks erweitert werden, um diese Szenarien mit höheren Einsätzen zu erfassen, bleibt die Messung des Fortschritts-und damit die Beschleunigung-eine offene Herausforderung.

Wenn die Messung ein Hindernis ist, ist die Kommunikation zwischen Mensch und Herme eine andere. Der erste Autor Alex Gu, ein MIT -Doktorand in Elektrotechnik und Informatik, sieht die heutige Interaktion als „dünne Kommunikationslinie“. Wenn er ein System auffordert, Code zu generieren, erhält er häufig eine große, unstrukturierte Datei und sogar eine Reihe von Unit -Checks, doch diese Checks sind tendenziell oberflächlich. Diese Lücke erstreckt sich auf die Fähigkeit der KI, die breitere Suite von Software program -Engineering -Instruments effektiv zu nutzen, von Debuggen bis hin zu statischen Analysern, auf die sich Menschen für eine präzise Kontrolle und ein tieferes Verständnis verlassen. „Ich habe nicht viel Kontrolle darüber, was das Modell schreibt“, sagt er. „Ohne einen Kanal für die KI, um sein eigenes Vertrauen aufzudecken -“ dieser Teil ist richtig … dieser Teil, vielleicht doppelte Überprüfungen “ – riskiert die Entwickler, die halluzierte Logik zu vertrauen, die kompiliert, aber in der Produktion zusammenbricht. Ein weiterer kritischer Aspekt besteht darin, zu wissen, wann er sich an den Benutzer zur Klärung verschieben muss.“

Skalieren diese Schwierigkeiten. Aktuelle KI -Modelle kämpfen tiefgreifend mit großen Codebasen, die oft Millionen von Linien umfassen. Basis -Modelle lernen aus öffentlichem Github, aber „die Codebasis jedes Unternehmens ist eine Artwork unterschiedlich und einzigartig“, sagt Gu und macht proprietäre Codierungskonventionen und Spezifikationsanforderungen grundlegend außerhalb der Verteilung. Das Ergebnis ist Code, der plausibel aussieht und dennoch nicht existierende Funktionen bezeichnet, gegen interne Stilregeln verstößt oder Pipelines für kontinuierliche Integration fehlschlägt. Dies führt häufig zu AI-generierten Code, den „Halluzinate“, was bedeutet, dass er plausibel aussieht, aber nicht mit den spezifischen internen Konventionen, Helferfunktionen oder architektonischen Mustern eines bestimmten Unternehmens übereinstimmt.

Modelle werden auch häufig falsch abgerufen, da er Code mit einem ähnlichen Namen (Syntax) und nicht mit Funktionalität und Logik abruft, was ein Modell möglicherweise wissen muss, wie man die Funktion schreibt. „Normal -Abruftechniken werden sehr leicht durch Codestücke getäuscht, die dasselbe tun, aber anders aussehen“, sagt Photo voltaic -Lezama.

Die Autoren erwähnen, dass diese Themen, da diese Probleme keine Silberkugel haben, stattdessen die Bemühungen im Bereich der Neighborhood -Skale anrufen: reicher, Daten, die den Prozess des Schreibens von Entwicklern erfassen (z. B. Code -Entwickler, die gegen wegwerfen, wie Code im Laufe der Zeit umgestaltet wird, usw.), gemeinsame Bewertungssuiten, die die Fortschrittsqualität, die Fehlermigration sowie die Migration, die Migration sowie die Migration und die Migration und die Migration messen. und transparente Werkzeuge, mit denen Modelle Unsicherheit aufdecken und eher menschliche Lenkung als passive Akzeptanz einladen. Gu rahmt die Agenda als „Aufruf zum Handeln“ für größere Open -Supply -Kooperationen, die kein einziges Labor allein aufbringen könnte. Photo voltaic -Lezama stellt sich inkrementelle Fortschritte vor – „Forschungsergebnisse, die jeden dieser Herausforderungen getrennt Bissen herausnehmen“, die sich wieder in kommerzielle Werkzeuge einfügen und die KI allmählich von der automatischen Vervollständigung des Sidekick in Richtung echter Ingenieurpartner bewegen.

„Warum wird die Software program bereits die Finanzierung, den Transport, die Gesundheitsversorgung und die Minutien des täglichen Lebens untermauert und die menschliche Anstrengungen, die erforderlich sind, um sie sicher zu bauen und zu warten, wird zu einem Engpass. Eine KI, die die Grunzarbeit transportieren kann – und dies ohne die Einführung versteckter Versagen frei machen, um sich auf Kreativität zu konzentrieren, Strategie und Ethik“, heißt es in Gu. “ „Aber diese Zukunft hängt davon ab, dass der Codebeteiligung der einfache Teil ist. Das schwierige Teil ist alles andere. Unser Ziel ist es nicht, Programmierer zu ersetzen. Es geht darum, sie zu verstärken. Wenn die KI die langwierigen und die schrecklichen, menschlichen Ingenieure in Angriff nehmen können, können menschliche Ingenieure endlich ihre Zeit damit verbringen, was nur Menschen tun können.“

„Mit so vielen neuen Werken, die in der KI für die Codierung auftreten und die Gemeinschaft oft die neuesten Traits verfolgt, kann es schwierig sein, zurückzutreten und darüber nachzudenken, welche Probleme am wichtigsten sind“, sagt Baptiste Rozière, ein KI -Wissenschaftler bei Mistral AI, der nicht in die Zeitung involviert ist. „Ich habe es genossen, dieses Papier zu lesen, weil es einen klaren Überblick über die wichtigsten Aufgaben und Herausforderungen in der KI für Software program -Engineering bietet. Außerdem werden vielversprechende Anweisungen für zukünftige Forschungsergebnisse vorhanden.“

Gu und Photo voltaic-Lezama schrieben die Zeitung mit der College of California an Berkeley Professor Koushik Sen und Doktoranden Naman Jain und Manish Shetty, Assistenz von Cornell College, Professor Kevin Ellis und PhD-Scholar Wen-Ding Li, Assistenz der Stanford College Assistenz Professor Diyi Yang und PhD-Scholar Yijia Shao, und incoming der Johns Hopkins College Assistenz Assistenz Assistenz Assistenz Ziyang LIYAGH. Ihre Arbeit wurde teilweise von der Nationwide Science Basis (NSF), der Sky Lab Industrial Sponsoren und Partnern, Intel Corp. über einen NSF -Stipendium und das Workplace of Naval Analysis unterstützt.

Die Forscher präsentieren ihre Arbeit auf der Internationalen Konferenz über maschinelles Lernen (ICML).

auf verschiedene Quellen das durchschnittliche Gehalt für Codierung Jobs sind in Großbritannien ~ £ 47,5K, was ~ 35% höher ist als das durchschnittliche Gehalt von etwa 35.000 GBP.

Codierung ist additionally eine sehr wertvolle Fähigkeit, die Ihnen mehr Geld verdient, ganz zu schweigen davon, dass es wirklich Spaß macht.

Ich kodiere seit 4 Jahren professionell professionell, arbeite als Datenwissenschaftler und maschinelles Lerningenieur. In diesem Beitrag werde ich erklären, wie ich lernen würde, zu codieren, wenn ich alles noch einmal tun müsste.

Meine Reise

Ich erinnere mich noch an die Zeit, als ich mein erstes Stück Code geschrieben habe.
Am ersten Tag meines Physik -Studiums struggle es 9 Uhr morgens und wir waren im Computerlabor.

Der Professor erklärte, dass die Berechnung ein wesentlicher Bestandteil der modernen Physik ist, da wir es uns ermöglichen, groß angelegte Simulationen von allen subatomaren Partikeln bis zur Bewegung von Galaxien durchzuführen.

Es klang unglaublich.

Und die Artwork und Weise, wie wir diesen Prozess begonnen haben, bestand darin, ein Lehrbuch durchzugehen, um Forran zu lernen.

Ja, du hast das richtig gehört.

Meine erste Programmiersprache struggle Forranspeziell Forran 90.
Ich habe schon zu Schleifen gelernt. Ich bin in diesem Fall definitiv eine Seltenheit.

In dieser ersten Laborsitzung erinnere ich mich, wie ich „Hi there World“ wie der übliche Übergang und den Nachdenken „Large Woop“ geschrieben habe.

So schreiben Sie „Hi there World“ in Forran, falls Sie interessiert sind.

program hi there
print *, 'Hi there World!'
finish program hi there

Ich hatte wirklich wirklich Mühe, in Forran zu codieren, und habe das bei Assessments, die wir hatten, nicht intestine gemacht, was mich von der Codierung abbrach.

Ich habe immer noch Einige alte Codierungsprojekte In Forran auf meinem Github, den Sie auschecken können.

Rückblickend ist die Lernkurve für das Codieren ziemlich steil, aber es wird wirklich zusammengesetzt und schließlich klicken sie einfach.

Ich merkte dies zu der Zeit nicht und vermied die Programmiermodule in meinem Physik -Abschluss, was ich im Nachhinein bedauere, da mein Fortschritt viel schneller gewesen wäre.

In meinem dritten Jahr musste ich als Teil meines Meisters eine Forschungsplatzierung durchführen. Das Unternehmen, für das ich mich entschieden habe, für/mit einer grafischen Programmiersprache zu arbeiten, namens Labor ihre Experimente ausführen und verwalten.

LabView basiert auf etwas namens „G“ und lehrte mich, an die Programmierung anders zu denken als auf Skriptbasiert.

Ich habe es jedoch seitdem nicht mehr benutzt und wird es wahrscheinlich nie tun, aber es struggle dann cool zu lernen.

Ich habe das Forschungsjahr etwas genossen, aber das Tempo, in dem sich die Forschung zumindest in der Physik bewegt, ist schmerzlich langsam. Nichts wie die „Blütezeit“ aus dem frühen 20. Jahrhundert, den ich mir vorgestellt hatte.

Einen Tag nach der Arbeit wurde mir auf meiner YouTube -Startseite ein Video empfohlen.

Für diejenigen unter Ihnen, die nicht wissen, struggle dies ein Dokumentarfilm über DeepMinds AI AlphaGo, der den besten Go -Spieler der Welt besiegte. Die meisten Leute dachten, dass eine KI niemals intestine in Go können.

Aus dem Video begann ich zu verstehen, wie AI arbeitete und über neuronale Netzwerke, Verstärkungslernen und tiefes Lernen lernte.
Ich fand das alles so interessant, ähnlich wie die Physikforschung im frühen 20. Jahrhundert.

Letztendlich begann ich, für eine Karriere in der Karriere zu studieren Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, wo ich mir Python und SQL beibringen musste.

Hier habe ich sogenannt „in Liebe“ in die Codierung geschrieben.
Ich sah sein echtes Potenzial bei der Lösung von Problemen, aber die Hauptsache struggle, dass ich einen motivierten Grund zum Lernen hatte. Ich habe studiert, um in eine Karriere einzubrechen, in der ich sein wollte, was mich wirklich getrieben hat.

Ich wurde dann drei Jahre lang Datenwissenschaftler und bin jetzt a Maschinelles Lernen Ingenieur. Während dieser Zeit habe ich ausgiebig mit Python und SQL zusammengearbeitet.

Bis vor ein paar Monaten waren dies die einzigen Programmiersprachen, die ich kannte. Ich habe andere Instruments gelernt, wie Bash/Z-Shell, AWS, Docker, Datensteine, Schneeflocken usw., aber keine anderen „richtigen“ Programmiersprachen.

In meiner Freizeit habe ich mich vor ein paar Jahren ein bisschen mit C getroffen, aber jetzt habe ich jetzt alles vergessen. Ich habe einige grundlegende Skripte Auf meinem GitHub, wenn Sie interessiert sind.

In meiner neuen Rolle, die ich vor ein paar Monaten begonnen habe, werde ich Rost und Go verwenden, auf die ich mich sehr freue.

Wenn Sie an meiner gesamten Reise zum Datenwissenschaftler und maschinellem Lerningenieur interessiert sind, können Sie unten darüber lesen:

KI-Instruments in der Softwareentwicklung werden zunehmend unverzichtbar, um Arbeitsabläufe zu optimieren und die Produktivität zu steigern. Windsurf und Cursor AI sind zwei bemerkenswerte KI-gestützte Entwicklungsumgebungen, die einzigartige Funktionen und Vorteile bieten. Um das richtige Software für Ihre Anforderungen auszuwählen, ist es wichtig zu verstehen, wie sich diese Instruments vergleichen lassen. In diesem Artikel werden fünf wichtige Aspekte aufgeschlüsselt: KI-Integration, Codegenerierung und -qualität, Leistung, Benutzererfahrung und Preisgestaltung, um Ihnen bei der Entscheidung zu helfen, welches Software am besten zu Ihnen passt.

Lernziele

• Verstehen Sie die einzigartigen Merkmale und Funktionalitäten von Windsurf und Cursor AI in der Softwareentwicklung.
• Erfahren Sie, wie die KI-Integration die Codierungseffizienz und -qualität in Entwicklungstools verbessert.
• Vergleichen Sie Codegenerierung, Benutzererfahrung und Leistung zwischen Windsurf und Cursor AI.
• Entdecken Sie Preismodelle und ihre Auswirkungen auf die Auswahl der richtigen KI-gestützten Entwicklungsumgebung.
• Identifizieren Sie die idealen Anwendungsszenarien für Windsurf und Cursor AI basierend auf den Entwickleranforderungen.

Dieser Artikel wurde im Rahmen der veröffentlicht Knowledge Science-Blogathon.

Einführung in Windsurfen und Cursor-KI

Bevor wir in den Vergleich eintauchen, wollen wir verstehen, was jedes Software bietet:

Windsurfen

Windsurf ist ein KI-gestützter Code-Editor, der zur Automatisierung alltäglicher Codierungsaufgaben entwickelt wurde. Es lässt sich in Ihre Entwicklungsumgebung integrieren und bietet proaktive Codevorschläge, Refactoring und intelligente Optimierungen. Es unterstützt verschiedene Programmiersprachen und Frameworks, die eine Beschleunigung des Entwicklungslebenszyklus bei gleichzeitiger Beibehaltung der Codequalität versprechen.

Cursor-KI

Cursor AI ist ein KI-gesteuerter Codierungsassistent, der kontextbezogene Codevervollständigungen, Fehlererkennung und sogar erweiterte Funktionen wie Codedokumentation bietet. Cursor lässt sich nahtlos integrieren IDEs wie Visible Studio Code (VS Code) und konzentriert sich auf die Verbesserung der Entwicklerproduktivität durch natürliche Sprache Verständnis und benutzergesteuerte Befehle.

Beide Instruments behaupten, für Entwickler bahnbrechend zu sein, unterscheiden sich jedoch in ihrer Implementierung und Benutzererfahrung. Lassen Sie uns sie im Element aufschlüsseln.

Vergleich der Funktionen

Bei der Wahl zwischen KI-gestützten Instruments wie Windsurf und Cursor AI ist es wichtig, deren einzigartige Funktionen zu verstehen. Jedes Software bringt seine Stärken mit – Windsurf zeichnet sich durch Workflow-Optimierung durch Bearbeitung mehrerer Dateien und Kontexterkennung aus, während Cursor AI durch Funktionen zur Codierung in natürlicher Sprache und nahtloser Integration mit Visible Studio Code glänzt. In diesem Abschnitt gehen wir auf einen Funktionsvergleich ein, um Ihnen dabei zu helfen, herauszufinden, welches Software besser zu Ihren Entwicklungsanforderungen passt.

KI-Integration

Die KI-Integration spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Codierungseffizienz. In diesem Abschnitt vergleichen wir, wie Windsurf und Cursor AI KI nutzen, um Arbeitsabläufe zu rationalisieren und die Produktivität zu verbessern.

Windsurfen

Windsurf positioniert sich als erste „agentische“ integrierte Entwicklungsumgebung (Built-in Growth Atmosphere, IDE), die KI-Agenten und Co-Piloten kombiniert, um die Codierungseffizienz zu verbessern. Seine proprietäre Cascade-Technologie sorgt für ein tiefes Kontextbewusstsein in Ihrer gesamten Codebasis und ermöglicht eine KI-Zusammenarbeit in Echtzeit, die die Bedürfnisse der Entwickler antizipiert.

Beispiel: Während des Codierens schlägt Windsurf proaktiv Codeoptimierungen und Refactoring-Möglichkeiten vor, ohne dass explizite Eingabeaufforderungen erforderlich sind, sodass Entwickler sich weiterhin auf ihre Aufgaben konzentrieren können.

Cursor-KI

Cursor ist ein KI-gestützter Code-Editor, der KI-Unterstützung direkt in den Codierungs-Workflow integriert. Es ermöglicht Entwicklern, Code mit Anweisungen in natürlicher Sprache zu schreiben, was eine intelligente Paarprogrammierung und ein kontextbezogenes Verständnis von Projekten ermöglicht. Cursor ist als Fork von Visible Studio Code erstellt und ermöglicht die Kompatibilität mit vorhandenen Erweiterungen und Einstellungen.

Beispiel: Ein Entwickler kann einen Codeblock auswählen und eine Tastenkombination verwenden, um den Cursor zur Codegenerierung oder -bearbeitung auf der Grundlage natürlichsprachlicher Anweisungen aufzufordern.

Codegenerierung und Qualität

Eine effektive Codegenerierung und die Einhaltung hoher Qualitätsstandards sind entscheidend für eine reibungslose Entwicklung. Hier vergleichen wir, wie Windsurf und Cursor AI die Codeerstellung handhaben und die Qualität projektübergreifend sicherstellen.

Windsurfen

Zu den KI-Funktionen von Windsurf gehören die Bearbeitung mehrerer Dateien und die intelligente Codegenerierung, was kohärente Bearbeitungen über mehrere Dateien hinweg mit Zusammenarbeit in Echtzeit ermöglicht. Dank der fortschrittlichen KI-Integration kann es Entwickleranforderungen vorhersehen, Arbeitsabläufe optimieren und so die Produktivität steigern.

Cursor-KI

Mit Cursor können Entwickler Code mit Anweisungen in natürlicher Sprache schreiben und ganze Klassen oder Funktionen mit einfachen Eingabeaufforderungen aktualisieren. Es bietet intelligente Paarprogrammierung und ein kontextbezogenes Verständnis von Projekten und ermöglicht so eine schnellere Softwareentwicklung.

Zum Beispiel: Erstellen Sie zum einen eine HTML-Seite für Informationen über die Bibliothek und zum anderen können Sie mit der Schaltfläche über deren Verlauf von einer Seite zur anderen wechseln.

Cursor-KI-Code und -Ausgabe

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta identify="viewport" content material="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Library Data</title>
    <type>
        .web page {
            show: none;
            padding: 20px;
        }
        .lively {
            show: block;
        }
        .button-container {
            margin-bottom: 20px;
        }
        button {
            padding: 10px 20px;
            margin-right: 10px;
            cursor: pointer;
        }
        .active-button {
            background-color: #4CAF50;
            coloration: white;
            border: none;
        }
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<physique>
    <div class="button-container">
        <button onclick="showPage('about')" id="aboutBtn" class="active-button">About Library</button>
        <button onclick="showPage('historical past')" id="historyBtn">Library Historical past</button>
    </div>

    <div id="aboutPage" class="web page lively">
        <h1>About Our Library</h1>
        <p>Welcome to our library! We're devoted to offering information and assets to our group.</p>
        <ul>
            <li>Over 50,000 books in our assortment</li>
            <li>Digital assets and e-books</li>
            <li>School rooms and laptop amenities</li>
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        </ul>
    </div>

    <div id="historyPage" class="web page">
        <h1>Library Historical past</h1>
        <p>Our library has a wealthy historical past spanning over a number of a long time.</p>
        <div class="timeline">
            <h3>1950</h3>
            <p>Library based with preliminary assortment of 1,000 books</p>
            
            <h3>1975</h3>
            <p>Main enlargement and renovation of the constructing</p>
            
            <h3>2000</h3>
            <p>Introduction of digital catalog system</p>
            
            <h3>2020</h3>
            <p>Full modernization with new expertise integration</p>
        </div>
    </div>

    <script>
        perform showPage(pageId) {
            // Cover all pages
            doc.querySelectorAll('.web page').forEach(web page => {
                web page.classList.take away('lively');
            });
            
            // Present chosen web page
            doc.getElementById(pageId + 'Web page').classList.add('lively');
            
            // Replace button kinds
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Windsurf-Code und Ausgabe

Seite 1 Code

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<html lang="en">
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    <meta charset="UTF-8">
    <meta identify="viewport" content material="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Library Data</title>
    <type>
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        button { margin-top: 20px; }
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<physique>
    <div class="container">
        <h1>In regards to the Library</h1>
        <p>This library is a spot of data and studying, providing an enormous assortment of books and assets for everybody.</p>
        <button onclick="location.href="https://www.analyticsvidhya.com/weblog/2024/12/windsurf-vs-cursor-ai/subsequent.html"">Go to Historical past</button>
    </div>
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Seite 2-Code

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    <meta charset="UTF-8">
    <meta identify="viewport" content material="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Library Historical past</title>
    <type>
        physique { font-family: Arial, sans-serif; }
        .container { margin: 20px; }
        button { margin-top: 20px; }
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<physique>
    <div class="container">
        <h1>Historical past of the Library</h1>
        <p>The library was established in 1900 and has since been a cornerstone of the group, offering entry to information for over a century.</p>
        <button onclick="location.href="https://www.analyticsvidhya.com/weblog/2024/12/windsurf-vs-cursor-ai/index.html"">Again to About</button>
    </div>
</physique>
</html>

Beide haben den Code bereitgestellt, aber Cursor AI hat einen Einzelseitencode bereitgestellt, der Benutzern das Umschalten ermöglicht, jedoch mit einer besseren Benutzeroberfläche als Windsurf-Code, bei dem es sich um einen Doppelseitencode handelt, der miteinander verknüpft ist. Beide Ausgaben sind additionally intestine und führten die Aktionen intestine aus.

Benutzererfahrung (UX)

Die Benutzererfahrung ist der Schlüssel zur Entwicklerproduktivität; Hier vergleichen wir, wie Windsurf und Cursor AI mit ihren intuitiven Schnittstellen und Arbeitsabläufen auf unterschiedliche Vorlieben eingehen.

Windsurfen

Windsurf bietet eine minimalistische und intuitive Benutzeroberfläche, die sich nahtlos in den Arbeitsablauf des Entwicklers integriert. Durch den Palms-Off-Ansatz können sich Entwickler auf das Codieren konzentrieren, während die KI im Hintergrund proaktive Unterstützung leistet.

Cursor

Cursor lässt sich direkt in Visible Studio Code integrieren, eine für viele Entwickler vertraute Umgebung. Es ermöglicht Interaktionen in natürlicher Sprache und ermöglicht es Entwicklern, Code mithilfe von Anweisungen zu schreiben und ganze Klassen oder Funktionen mit einfachen Eingabeaufforderungen zu aktualisieren.

Leistungsvergleich

In diesem Abschnitt vergleichen wir die Leistung von Windsurf und Cursor AI und konzentrieren uns dabei auf ihre Reaktionsfähigkeit und Effizienz bei der Bewältigung komplexer Codierungsaufgaben.

Windsurfen:

• Nutzt fortschrittliche KI- und maschinelle Lernalgorithmen für eine leistungsstarke Codeanalyse und -generierung.
• Konzentriert sich auf Echtzeit-Reaktionsfähigkeit, um während des Entwicklungsprozesses sofortiges Suggestions und Vorschläge bereitzustellen.
• Die Leistung kann je nach Komplexität des Projekts und der Größe der Codebasis variieren.

Cursor:

• Basiert auf Visible Studio Code und nutzt dessen Leistungsoptimierungen und die große Group-Unterstützung.
• Die Leistung kann durch die Komplexität der Anweisungen in natürlicher Sprache und die Größe der verarbeiteten Codebasis beeinflusst werden.
• Bietet im Allgemeinen ein reibungsloses und reaktionsschnelles Codierungserlebnis.

Preisvergleich: Windsurf vs. Cursor AI

In diesem Abschnitt bewerten wir die Preisstrukturen von Windsurf und Cursor AI und helfen Ihnen herauszufinden, welches Software das beste Preis-Leistungs-Verhältnis für seine Funktionen bietet.

Windsurfen

Windsurf bietet eine kostenlose Stufe mit Grundfunktionen und eine Professional-Model zum Preis von 15 US-Greenback professional Monat, die erweiterte KI-Funktionen und Echtzeitoptimierungen bietet.

Cursor-KI

Cursor bietet einen kostenlosen Plan mit begrenzten Abfragen und einen kostenpflichtigen Plan für 20 US-Greenback professional Monat an, der Zugriff auf erweiterte Funktionen und Zugriff auf professionelle Chatbots bietet.

Die Wahl zwischen Windsurfen und Cursor AI hängt von Ihren spezifischen Bedürfnissen und Prioritäten ab:

• Wählen Sie Windsurfen, wenn:
  • Sie legen Wert auf eine hochautomatisierte und proaktive KI-gestützte Entwicklungserfahrung.
  • Sie legen Wert auf eine nahtlose Integration und eine minimale, ablenkungsfreie Benutzeroberfläche.
  • Sie sind bereit, in einen abonnementbasierten Dienst zu investieren.
• Wählen Sie Cursor AI, wenn:
  • Sie bevorzugen eine vertraute Umgebung wie Visible Studio Code.
  • Sie legen Wert auf Interaktionen in natürlicher Sprache und finden es einfacher, Ihre Programmieranforderungen in Worten auszudrücken.
  • Sie suchen nach einer günstigeren Possibility mit einem kostenlosen Kontingent.

Abschluss

Sowohl Windsurf als auch Cursor AI bieten robuste KI-gestützte Lösungen, die das Entwicklererlebnis verbessern, ihre Stärken sind jedoch auf unterschiedliche Arbeitsabläufe und Vorlieben ausgerichtet.

Windsurf ist ein leistungsstarkes Software für Entwickler, die eine automatisiertere und proaktivere Codierungsumgebung suchen. Die KI-gesteuerte Bearbeitung mehrerer Dateien, die umfassende Kenntnis der Codebasis und die Workflow-Optimierungen sorgen für minimale Unterbrechungen beim Codieren. Durch die Antizipation der Entwicklerbedürfnisse und die Bereitstellung intelligenter Vorschläge schafft Windsurf ein nahtloses, ablenkungsfreies Erlebnis, das auf Effizienz und Präzision zugeschnitten ist. Andererseits konzentriert sich Cursor AI auf Einfachheit und Zugänglichkeit durch seine Schnittstelle in natürlicher Sprache und die nahtlose Integration mit Visible Studio Code. Seine Fähigkeit, Code durch Anweisungen in einfacher Sprache zu generieren und zu aktualisieren, macht es best für Entwickler, die Ideen schnell umsetzen, Fehler beheben oder Projekte ändern möchten, ohne tiefgreifende technische Konfigurationen vornehmen zu müssen. Die vertraute VS-Code-Umgebung von Cursor sorgt für eine reibungslose Einführungskurve für viele Entwickler.

Letztendlich hängt die Wahl zwischen Windsurfen und Cursor-KI von Ihren Prioritäten ab:

• Wählen Sie Windsurf, wenn Sie Wert auf proaktive KI-Unterstützung, erweiterte Workflow-Optimierung und strukturierte Bearbeitung mehrerer Dateien legen.
• Wählen Sie Cursor AI, wenn Sie Interaktionen in natürlicher Sprache, schnelle Codegenerierung und ein flexibles Software bevorzugen, das sich mühelos in Visible Studio Code integrieren lässt.

Beide Instruments stehen an der Spitze der KI-gesteuerten Entwicklung und reduzieren den manuellen Codierungsaufwand erheblich, steigern die Produktivität und rationalisieren Arbeitsabläufe. Egal, ob Sie an Großprojekten arbeiten, die sorgfältige Bearbeitungen erfordern, oder an schnellen, auf natürlicher Sprache basierenden Aufgaben: Mit Windsurf oder Cursor AI können Sie intelligenter, schneller und effizienter programmieren.

Wichtige Erkenntnisse

• Entdecken Sie die wichtigsten Funktionsunterschiede beim Vergleich von Windsurf und Cursor AI.
• Entdecken Sie die Leistungsfähigkeiten in unserer Analyse von Windsurf vs. Cursor AI.
• Erfahren Sie, wie sich Windsurf und Cursor AI in Bezug auf Preis und Preis-Leistungs-Verhältnis schlagen.
• Cursor generiert schnell einseitige Anwendungen, während Windsurf sich auf die strukturierte Generierung mehrerer Dateien konzentriert.
• Windsurf ist minimalistisch und unkompliziert, während Cursor in VS Code natürliche Sprachflexibilität bietet.
• Beide Instruments liefern reaktionsschnelle Leistung, aber die fortschrittliche KI von Windsurf eignet sich hervorragend für Großprojekte.

Häufig gestellte Fragen

Die in diesem Artikel gezeigten Medien sind nicht Eigentum von Analytics Vidhya und werden nach Ermessen des Autors verwendet.

Ich bin Neha Dwivedi, eine Knowledge-Science-Enthusiastin und habe meinen Abschluss an der MIT World Peace College in Pune gemacht. Ich interessiere mich leidenschaftlich für Knowledge Science und die damit verbundenen steigenden Traits. Ich freue mich darauf, Erkenntnisse zu teilen und von dieser Group zu lernen!