AI-Programmierung: Wie man liebenswert gut nutzt

Mein bester AI-Programmierpartner ist im Moment Liebenswert im Gesang antworten Cursor . bolt.new und windsurf, beides auch toll, habe die ersten beiden gewählt, weil die Caps hoch genug waren.

Die Website von Lovable:

https://lovable.dev/

Liebenswert. Wahrscheinlich nicht. Schraube.new hat einen Namen und ich empfehle jedem, es auszuprobieren, besonders denen, die nicht wissen, wie man programmiert. Ich habe gerade nachgesehen und 40 Projekte mit lovable erstellt.

Der Großteil des heutigen Beitrags stammt aus der Dokumentation von X und Lovable über die besten Praktiken für Lovable's Prompt, mit meinen Überlegungen für eine gute Maßnahme geworfen. Wenn Sie den Originalartikel direkt lesen möchten, finden Sie ihn hier:

https://x.com/lovable_dev/status/1873078129469821044

Der Haupttext beginnt.

Kontext verwenden

Es sind weitere Hintergrundinformationen erforderlich. Beispiel:

Wir entwickeln ein Projektmanagement-Tool, mit dem Teams Aufgaben verfolgen können.

Das Tool sollte die folgenden Merkmale aufweisen:

• Benutzerauthentifizierung
• Erstellung von Projekten
• etw. in Angriff nehmen
• Erstellung von Berichten

Die erste Aufgabe besteht nun darin, die vom Projekt erstellte Benutzeroberfläche zu erstellen.

Es handelt sich hier um eine Art .cursorrules, um einen Kontext für das zu schaffen, was ich zu tun versuche. Aber vergessen Sie nicht die Klarheit am Ende, was die erste Aufgabe ist, die später behandelt wird, es geht darum, einen Schritt nach dem anderen zu machen und die KI nicht zu sehr von unseren Erwartungen abweichen zu lassen. Ein weiteres Beispiel.

Ich benötige eine CRM-Anwendung (Customer Relationship Management), die mit Supabase integriert werden kann und über einen sicheren Authentifizierungsprozess verfügt. Beginnen Sie mit dem Aufbau des Backends.

Wir entwickeln eine E-Commerce-Plattform mit Schwerpunkt auf umweltfreundlichen Produkten. Wir müssen eine Produktlistenseite mit Kategorie- und Preisfiltern erstellen.

Es gibt eine Kontextualisierung der Informationen und dann Klarheit über die spezifische Aufgabe.

Aufschlüsselung der Aufgaben

Eine der Anforderungen, die viele Leute stellen, wenn sie sich an die KI-Programmierung wagen, ist: eine Wettervorhersage-App entwickeln, ein 2048-Spiel entwickeln. Das ist auch richtig, wir fangen damit an und erhalten erstaunliche Ergebnisse.

Aber lassen Sie uns mit der eigentlichen Arbeit beginnen, ohne die KI erraten zu lassen, was wir brauchen.

Kontrast:

Seien Sie nicht so:

Bauen Sie ein CRM-System mit allen Funktionen

wie dieses:

1. "Einrichten des Backends"

2. "Authentifizierungsprozess hinzufügen"

3. "Exportfunktion hinzufügen"

Dies ist sehr wichtig, auch die spätere "komplexe Funktionsplanung" und der "Fehlersuchprozess" sind die Zerlegung der Aufgabe:

Komplexe funktionale Planung

Schluss mit dem Denken: Planen wir eine Zertifizierung:

1. Erforderliche Komponenten
2. Benutzeroberfläche
3. Sicherheitsmaßnahme

Debugging-Prozess:

Folgen Sie dieser Struktur:

1. Beschreiben Sie, was schief gelaufen ist
2. Erläuterung des erwarteten Verhaltens
3. Fehler in der Freigabekonsole

Bilder verwenden

Das ist eine wichtige Technik, wir können Screenshots hochladen, vor allem für Benutzer, die nicht programmieren können und nicht "genau beschreiben" können, was meinen Sie mit "genau beschreiben"? Das Layout einer Webseite hat zum Beispiel eine Navigationsleiste, eine Kopfzeile, eine Fußzeile und so weiter. Das sind die Grundlagen, aber es gibt auch komplexere und speziellere Begriffe.

Noch besser ist es, zu lernen, wie man es beschreibt - das ist nicht schwer. Die nächstbeste Möglichkeit ist, direkte Referenzbilder zu geben, zum Beispiel:

Erstellen Sie diese Kanban-Tafel, die Drag & Drop zwischen Spalten unterstützt. Verwenden Sie Pangea dnd, um die Bewegung von Karten zwischen Spalten zu implementieren.

Screenshots sind Ihrer Fantasie überlassen. Das ist eine sehr professionelle Art und Weise, eine Anforderung zu formulieren, die nicht nur ein Problem darstellt, sondern auch die Richtung einer Lösung aufzeigt. Es gibt viele bewährte Verfahren, die sich im Laufe der Jahre im Bereich der Programmierung angesammelt haben. Es macht nichts, wenn Sie keine Ahnung vom Programmieren haben, aber Sie können wissen, was ein Teil des Vokabulars bedeutet. Das ist bei der Programmierung von KI sehr hilfreich.

In meinem Fall zum Beispiel, Bauhaus, Memphis, Mondrian, habe ich vorher nicht darauf geachtet, nachdem ich KI zur Unterstützung meiner Arbeit eingesetzt habe, muss ich dem TA klare Anweisungen geben, ich muss etwas lernen. Für jedes Fachgebiet gibt es ein System von Konzepten, die zuerst herausgefunden werden können, wie bei einem Katz- und Mausspiel.

Ein weiterer Trick ist, dass die KI oft mehr und tieferes Wissen hat als wir, und wenn wir nicht wissen, wie wir fragen sollen, können wir die KI fragen. Die KI gibt uns die Antwort, und wir haben eine klarere Richtung für das Lernen.

Wirksames Feedback

Wenn wir Forderungen stellen.Anstatt zu sagen: "Verbessern Sie es", sagen Sie: "Das Anmeldeformular funktioniert, aber es braucht eine E-Mail-Verifizierung und eine bessere Fehlermeldung, wenn die Passwörter nicht übereinstimmen."

Im Wesentlichen geht es immer noch darum, wie man der KI ein klareres Feedback geben kann. Wenn wir mit dem Modell kommunizieren, können wir abstrakt zu abstrakt, konkret zu konkret sein. Es gibt Momente, in denen man wirklich nicht weiß, was man fragen soll. Man kann sagen: Lasst uns die Interaktion besser machen, lasst uns die Vision besser machen, aber zu diesem Zeitpunkt ist es wichtig, noch einmal den Kontext dessen zu klären, was wir tun, und durch kontextbezogene Schlüsselwörter kann das Modell zumindest ein überdurchschnittliches Niveau erreichen, und vermutlich kennen wir die Richtung.

Einstellen von Beschränkungen und UI-Updates

Klare Grenzen setzen:"Erstellen Sie eine Anwendung für eine Aufgabenliste, die nur 3 sichtbare Aufgaben anzeigt. Fügen Sie Funktionen zum Hinzufügen/Bearbeiten/Löschen ein und behalten Sie dabei unser aktuelles Designsystem bei."

Ein anderes Beispiel:"Nur das visuelle Design wurde aktualisiert. Alle Funktionen und API-Aufrufe sind gleich geblieben. Konzentrieren Sie sich auf die Verbesserung des mobilen Layouts."Während wir die optischen Verbesserungen hervorheben, müssen wir deutlich machen, was nicht verändert werden muss. Und so weiter.

Anforderungen an die Zugänglichkeit

Geben Sie den Bedarf an:"Generierung eines Anmeldeformulars mit ARIA-Beschriftungen, Tastaturnavigation und entsprechender Fokusverwaltung"Sie kann auch voraussetzen, dass wir etwas darüber wissen. Wissen ist gut, der Unterschied liegt im Wissen oder Nichtwissen.

Im Zeitalter der KI-Programmierung muss die Neugierde, die Wissbegierde ein wenig wichtiger werden, denn Wissen oder Nichtwissen ist manchmal der Unterschied.

Dao in der Scheiße ertrinken, die Arbeit mit AI ist sehr einfach, ich wollte ursprünglich über diese Fähigkeiten in einer ausgefallenen Art und Weise schreiben, als ob ich mehr als fähig bin, aber je mehr ich es benutze, je mehr ich es erlebe, denke ich, dass es gut ist, es einfach zu halten, es so zu präsentieren, wie es ist, und für jeden hilfreich zu sein.

Sie müssen nicht erwarten, dass Lovable die ganze Arbeit macht, und wenn Sie die oben genannten Maßnahmen ausprobiert haben und Lovable nicht in der Lage zu sein scheint, sich zu verbessern, kommt Cursor ins Spiel.