Estoy usando GibsonAI para escribir el 70% de mi código Python, en minutos. El modelador de datos GibsonAI tomará instrucciones en lenguaje natural y las convertirá en código Python ejecutable. Esto redujo instantáneamente el tiempo de desarrollo de días o semanas a minutos. A diferencia de los típicos pasantes o copilotos de LLM, el programador en pareja de GibsonAI brinda a los desarrolladores el control para escribir código muy específico que funcione para el caso de uso.

Ejemplo: creación de la aplicación Parenthood

Actualmente estoy trabajando en un nuevo proyecto llamado Parenthood. Para empezar, tengo un repositorio de GitHub sin código existente y una base de datos MySQL que está completamente vacía. Configuré una única entidad, "padre", usando el programador de pares de Gibson, sin ninguna codificación manual. Esto sirve como base para lo que construyo a continuación.

El programador de pares Gibson es increíblemente versátil. Como entusiasta de la línea de comandos, me encanta usar Gibson a través del terminal por su velocidad y eficiencia.

Para ver las capacidades de Gibson, creé una nueva entidad, "niño", usando comandos simples en lenguaje natural:

1. Codificar entidad secundaria: cuando le dice a Gibson que "codifique entidad secundaria", se inicializa analizando el contexto actual de la base de datos, que actualmente incluye solo la tabla principal. Luego podrá comenzar a modelar datos utilizando lenguaje natural.

2. Agregar atributos: puede especificar atributos como nombre y apellido, marcándolos según sea necesario. Gibson maneja SQL y Python simultáneamente, asegurando que todo esté a la altura del estándar.

3. Creación de clave externa: simplemente decir "FK parent" le indica a Gibson que reconozca la tabla principal, identifique su clave principal y cree una clave externa indexada automáticamente. Esta automatización ahorra tiempo y esfuerzo.

4. Agregar restricciones únicas: ¿Necesita una clave única sobre la identificación del padre, el nombre y el apellido? Gibson puede implementar esto rápidamente para garantizar la integridad de los datos en toda su aplicación.

Revisar y fusionar la tabla

Después de crear la entidad "secundaria", puede revisar fácilmente la estructura de la tabla, que incluye el ID del padre, el nombre, el apellido, la fecha de nacimiento y las claves relevantes. Una vez satisfecho, un comando rápido de "fusión de Gibson" integra la tabla en su proyecto.

Implementación en la base de datos

Con las entidades en su lugar, le pedí a Gibson que las cargara en la base de datos MySQL, completa con índices SQL y claves externas. Después de esto, comandos como "escribir código base", "escribir modelos", "escribir esquemas" y "escribir pruebas" permiten a Gibson generar de todo, desde modelos SQL Alchemy hasta pruebas unitarias en cuestión de minutos.

Gibson AI comprime en unos pocos minutos lo que normalmente llevaría horas, días o incluso semanas de codificación manual. Con un rápido modelado de datos y generación de código, he creado rápidamente modelos SQL Alchemy, esquemas Pydantic y rutas FastAPI, y estoy listo para lanzar mi aplicación.