Programación de IA: cómo usar bien Lovable

Mi mejor compañero de programación de IA en este momento es Adorable responder cantando Cursor . bolt.nuevo y windsurf, ambos geniales también, elegí los dos primeros porque las tapas eran bastante altas.

Página web de Lovable:

https://lovable.dev/

Adorable. Probablemente no. perno.nuevo Tiene un nombre y recomiendo a todo el mundo que lo pruebe, especialmente a los que no saben codificar. Acabo de mirar y he creado un total de 40 proyectos con lovable.

La mayor parte del post de hoy proviene de la documentación de X y Lovable sobre las mejores prácticas para Lovable's Prompt, con mis reflexiones añadidas por si acaso. Si quieres leer el artículo original directamente, es aquí:

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

El texto principal comienza.

Utilizar el contexto

Es necesario proporcionar más información de fondo. Por ejemplo:

Estamos creando una herramienta de gestión de proyectos que ayuda a los equipos a hacer un seguimiento de las tareas.

La herramienta debe tener las siguientes características:

• autenticación de usuarios
• Creación de proyectos
• encargarse de algo
• Generación de informes

Ahora, la primera tarea es crear la interfaz de usuario creada por el proyecto.

Es una especie de .cursorrules aquí, para dar contexto a lo que estoy tratando de hacer. Pero no se olvide de la claridad al final, lo que es la primera tarea, que se cubrirá más adelante, se trata de ir paso a paso y no dejar que la IA desviarse demasiado de nuestras expectativas. Otro ejemplo.

Necesito una aplicación CRM (Customer Relationship Management) que se integre con Supabase y tenga un proceso de autenticación seguro. Empieza por construir el backend.

Estamos desarrollando una plataforma de comercio electrónico centrada en productos ecológicos. Necesitamos generar una página de listado de productos con filtros de categorías y precios.

Hay una contextualización de la información y luego claridad de la tarea específica.

Desglose de tareas

Uno de los requisitos que mucha gente da cuando intenta programar con IA es: desarrollar una app de predicción meteorológica, desarrollar un juego de 2048. Esto también es sí, empezamos con esto y obtenemos resultados impresionantes.

Pero empecemos el trabajo de verdad sin dejar que la IA adivine lo que necesitamos.

Contraste:

不要这样：

构建一个包含所有功能的 CRM 系统



这样：

1. “设置后端”

2. "添加认证流程"

3. “添加导出功能”

Esto es muy importante, incluyendo la posterior "planificación de funciones complejas" y "proceso de depuración" son la descomposición de la tarea:

Planificación funcional compleja

Romper la lógica: planifiquemos la certificación:

1. Componentes necesarios
2. interfaz de usuario
3. medida de seguridad

Proceso de depuración:

Sigue esta estructura:

1. Describa lo que salió mal
2. Explicar el comportamiento esperado
3. Error de la consola Share

Uso de imágenes

Esta es una técnica importante, podemos subir capturas de pantalla, sobre todo para los usuarios que no saben programar y no pueden "describir con precisión", ¿qué quiere decir con "describir con precisión"? Por ejemplo, el diseño de una página web tiene una barra de navegación, un encabezado, un pie de página, etc. Estos son los conceptos básicos, pero también hay términos más complejos y especializados.

Mejor aún es aprender a describirlo: no es difícil. Lo siguiente mejor es dar fotos de referencia directa, por ejemplo:

Haga este tablero Kanban que soporta arrastrar y soltar entre columnas. Utilice Pangea dnd para implementar el movimiento de tarjetas entre columnas.

Las capturas de pantalla se dejan a su imaginación. He aquí un término extraño: pangea dnd. es una forma muy profesional de presentar un requisito que no sólo plantea un problema, sino que también apunta en la dirección de una solución. Hay un montón de buenas prácticas que se han ido acumulando a lo largo de los años en el negocio de la programación. No importa si no sabes programar, puedes saber lo que significa parte del vocabulario. Esto es muy útil a la hora de programar IA.

Por ejemplo, en mi caso, Bauhaus, Memphis, Mondrian, no he prestado atención antes, después de usar AI para ayudarme a trabajar, tengo que dar instrucciones claras a TA, tengo que hacer algo de aprendizaje. Para cada especialidad, hay un sistema de conceptos que se pueden averiguar primero, como el gato y el ratón.

Otro truco aquí es que a menudo la IA sabe más y más profundo que nosotros, y si no sabemos cómo preguntar, podemos preguntar a la IA. la IA nos da la respuesta, y tenemos una dirección más clara para el aprendizaje.

Información eficaz

Cuando exigimos.En lugar de decir: "Mejóralo", di: "El formulario de inicio de sesión funciona, pero necesita verificación por correo electrónico y un mensaje de error mejor si las contraseñas no coinciden".

Esencialmente, sigue tratándose de cómo dar a la IA una retroalimentación más clara. Cuando nos comunicamos con el modelo, podemos ser de abstracto a abstracto, de concreto a concreto. Hay momentos en los que realmente no sabes qué preguntar, puedes decir vamos a hacer la interacción mejor, vamos a hacer la visión mejor, pero en este momento, es importante aclarar una vez más el contexto de lo que estamos haciendo, y a través de palabras clave contextuales, el modelo puede correlacionar a cabo al menos a un nivel superior a la media, y presumiblemente sabemos la dirección.

Establecimiento de restricciones y actualización de la interfaz de usuario

Definir límites claros:"Crear una aplicación de lista de tareas que se limite a mostrar sólo 3 tareas visibles. Incluir la funcionalidad de añadir/editar/eliminar manteniendo nuestro sistema de diseño actual."

Otro ejemplo:"Sólo se ha actualizado el diseño visual. Todas las funciones y llamadas a la API son las mismas. Céntrate en mejorar el diseño para móviles."Al tiempo que se hace hincapié en las mejoras visuales, es necesario dejar claro lo que no hay que cambiar. Y así sucesivamente.

Requisitos de accesibilidad

Especifique la necesidad:"Generar un formulario de inicio de sesión con etiquetas ARIA, navegación por teclado y gestión adecuada del foco." - También puede requerir que tengamos algún conocimiento de ello. Saber está bien, la diferencia está en saber o no saber.

En la era de la programación de la IA, la curiosidad, la inquisición tiene que ser un poco más importante, saber o no saber es a veces la diferencia.

Dao en ahogo de mierda, trabajar con IA es muy simple, originalmente quería escribir sobre estas habilidades de una manera elegante, como si fuera más que capaz, pero a medida que lo uso más y más, cuanto más lo experimento, creo que es bueno mantenerlo simple, presentarlo como es, y ser útil para todos.

No tienes que esperar que Lovable haga todo el trabajo, y cuando hayas probado lo anterior y Lovable no parezca capaz de mejorar, entra en juego Cursor.