私は GibsonAI を使用して、Python コードの 70% を数分で作成しています。 GibsonAI データ モデラーは自然言語で命令を受け取り、実行可能な Python コードに変換します。これにより、開発時間が数日、数週間から数分に瞬時に短縮されました。一般的な LLM パススルーやコパイロットとは異なり、GibsonAI のペア プログラマーは、開発者に、ユースケースに合わせて機能する非常に具体的なコードを作成する制御を提供します。

例: 親子関係アプリの構築

私は現在、Parenthood という新しいプロジェクトに取り組んでいます。まず、既存のコードのない GitHub リポジトリと、完全に空の MySQL データベースを用意します。私は、Gibson のペア プログラマーを使用して、手動でコーディングすることなく、単一のエンティティ「親」をセットアップしました。これは、次に構築するものの基礎として機能します。

Gibson ペア プログラマーは信じられないほど多用途です。コマンドライン愛好家として、私は速度と効率の点でターミナル経由で Gibson を使用するのが大好きです。

ギブソンの機能を確認するために、簡単な自然言語コマンドを使用して新しいエンティティ「子」を作成しました。

1. コード エンティティの子: Gibson に「コード エンティティの子」を指示すると、現在のデータベース コンテキスト (現在は親テーブルのみが含まれている) を分析することによって初期化されます。その後、自然言語を使用してデータ モデリングを開始できます。

2. 属性の追加: 姓や名などの属性を指定し、必要に応じてマークを付けることができます。 Gibson は SQL と Python の両方を同時に処理し、すべてが標準に準拠していることを保証します。

3. 外部キーの作成: 「FK 親」と言うだけで、Gibson は親テーブルを認識し、その主キーを識別し、インデックス付き外部キーを自動的に作成します。この自動化により、時間と労力が節約されます。

4. 一意の制約の追加: 親 ID、名、姓に対する一意のキーが必要ですか? Gibson はこれを迅速に実装して、アプリケーション全体のデータの整合性を確保できます。

テーブルの確認と結合

「子」エンティティを構築した後、親 ID、名、姓、生年月日、関連キーを含むテーブル構造を簡単に確認できます。満足したら、簡単な「Gibson merge」コマンドでテーブルをプロジェクトに統合します。

データベースへの展開

エンティティを配置したら、SQL インデックスと外部キーを備えたエンティティを MySQL データベースにロードするように Gibson に指示しました。これに続いて、「ベース コードの書き込み」、「モデルの書き込み」、「スキーマの書き込み」、「テストの書き込み」などのコマンドを使用すると、Gibson は SQL Alchemy モデルから単体テストまですべてを数分で生成できます。

Gibson AI は、通常は数時間、数日、さらには数週間かかる手動コーディングを数分に圧縮します。迅速なデータ モデリングとコード生成により、SQL Alchemy モデル、Pydantic スキーマ、および FastAPI ルートを迅速に構築し、アプリを起動する準備が整いました。