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私たち自身のStephen Shawは、CodetVでWeb Dev Challengeのエピソードに出演していました。 4時間でai-native UXの未来を構築します。私は自分のコンピューターでこれを見始めましたが、それから私のリビングルームのソファに移動して大画面に置きました。それに値するからです！正直なところ、「本物の」テレビのように感じます。家の改修ショーなどのエピソードと同じくらい良いです。私たちのようなウェブメーカーのオタクのニッチをまっすぐ下にしているので、明らかに良いです。

エピソードの3つのチームはすべて、ユーザーにAI使用量を直接組み込むものを構築していました。 3つのケースすべてで、アプリを使用すると、ユーザーがテキストボックスに希望するものを入力することから始まりました。それがLLMSの入力が繁栄するものです。また、3つのケースすべてで、ユーザーには追加のプロンプトとその他のもので拡張されたと確信していますが、最終的には自分の言葉で何かを尋ねます。

LLMはAPI経由と対話し、チームは戻った応答に対処しました。彼らがどのように反応に対処したかを見ることができませんでしたが、あなたは1）彼らが少し遅くなる可能性があるので、あなたはそれを説明する必要があるという感覚が得られます2）彼らは非決定的であるので、あなたは非常に未知の応答のために準備する必要があります。

このエピソードは、Coreで検索機能を提供するAlgoliaが後援しました。 AlgoliaのAPIは、LLM APIとはまったく対照的であり、1）非常に速い2）大部分が決定的であり、あなたが本質的に知っていて、あなたが戻ってきたものを制御できることを意味します。このスタイルのアプリケーション開発は興味深いことがわかりました。2つの非常に異なるタイプのAPIを使用して、それぞれがうまくいくことに寄りかかっています。それは新しい概念ではないと思いますが、特にこれの新鮮な新しい時代のように感じます。そうではありません AIはどこでもすべてのためにどこにでも！ それはもっと似ています AIは高価で遅いですが、特定のことに非常に優れているため、控えめに使用してください。

私は最近ではますますAIを使用していることを認めていますが、コーディングヘルプのためだけに95％です。私はそれを「バイブコーディング」とは呼びません。なぜなら、私は自分が戻ってきていることに非常に批判的で、基本的に自分がやっていることを知っているコードベースで作業する傾向があるからです。物事をより速くすることについてのアドバイスが欲しいだけで、すべての暗記の仕事を手伝っています。ラインの完成を支援するAIとして始まったものは、より一般的なプロンプトと「エージェント」がコードベース全体を歩き回り、さまざまなタスクを実行するように拡大しました。いつひっくり返ったのかわかりませんが、AIヘルプを取得するためのこのエージェント全体のアプローチは実際に ほとんど AIを使用して快適に作業し、今私のためにコードをしています。

私は試していません クロードコード しかし、それは主にそれがコマンドラインのみであるため（正しい??）、私はそのようなコマンドラインに住んでいないからです。だから私は主に使用しています カーソル。私は試した ウィンドサーフィン しばらく前に、それに感銘を受けましたが、彼らは最近かなりの混乱を経験しているので、それが再び素晴らしいと聞かない限り、私はそれから遠ざかると思います。

コードエディタ自体の外で使用するエージェントツールは、私を奇妙にします。使った ジュール 先日、きちんとしたタスクのために、それは私にとって素晴らしい仕事をしましたが、手動で編集できなかった場所でディフを見るのは奇妙でした。ほとんど 力 自分で作るのではなく、テキストの変更を求めて、コードをバイブします。これには、ある程度の市場がなければなりません カーソルには今それらがあります、 あまりにも。

AIが優れているのは、私にとって「シンプルだがughgkghkgh」のタスクです。先日、私はWordPressにあるこの非常にCodepenブログ/ポッドキャスト/Docsサイトの更新に取り組んでいました。私は最近、ホスティング会社を切り替えましたが、それに伴い、キャッシュをバストしているCSSをどのように行っているかが損失をもたらしました。基本的に、編集する必要がありました header.php キャッシュバストのあるファイル ?v=xxx 文字列ここで CSSを編集し、それ以外の場合は、更新されたCSSを変更しても適用されません。ブレック。 Codepen展開されたサイトにはこの問題はありません。とにかく、これを行うために簡単なビルドプロセスが必要でした。私はGulpを考えていましたが、AIエージェントに何かを提案するように頼みました。 Gulpを含むさまざまなまともなオプションを提供してくれました。そこで私はGulpを選びました、そして、それはこれを処理するためにビルドプロセスを喜んで追加しました。完全にダイヤルインするには、おそらく3〜4ラウンドの議論が必要でしたが、全体として、おそらく10分間の仕事でした。私がそれをすべて手コードしなければならなかったなら、それは簡単に2〜3時間の仕事だったと思います。私は間違いなく、あなたが何をしているのかを知っているほど、AIからより多くの価値を得ることができると考え始めています。

私たちがそれに取り組んでいる間、私はあなたに私が座っていたいくつかのai-yishのブックマークを残します：