Estou usando GibsonAI para escrever 70% do meu código python, em minutos. O modelador de dados GibsonAI pegará instruções em linguagem natural e as converterá em código python executável. Isso reduziu instantaneamente o tempo de desenvolvimento de dias ou semanas para minutos. Ao contrário de seus passthroughs ou co-pilotos típicos de LLM, o programador par da GibsonAI dá aos desenvolvedores o controle para escrever um código muito específico que funcione para o caso de uso.

Exemplo: Construindo o aplicativo Parenthood

Atualmente estou trabalhando em um novo projeto chamado Parenthood. Para começar, tenho um repositório GitHub sem código existente e um banco de dados MySQL completamente vazio. Configurei uma única entidade, “pai”, usando o programador de pares de Gibson, sem qualquer codificação manual. Isso serve de base para o que construirei a seguir.

O programador de pares Gibson é incrivelmente versátil. Como entusiasta da linha de comando, adoro usar o Gibson por meio do terminal por sua velocidade e eficiência.

Para ver as capacidades de Gibson, criei uma nova entidade, “filho”, usando comandos simples de linguagem natural:

1. Code Entity Child: Quando você diz ao Gibson para “codificar a entidade filho”, ele inicializa analisando o contexto atual do banco de dados, que atualmente inclui apenas a tabela pai. Você pode então iniciar a modelagem de dados usando linguagem natural.

2. Adicionar atributos: você pode especificar atributos como nome e sobrenome, marcando-os conforme necessário. Gibson lida com SQL e Python simultaneamente, garantindo que tudo esteja de acordo com o padrão.

3. Criação de chave estrangeira: Basta dizer “FK pai” para que Gibson reconheça a tabela pai, identifique sua chave primária e crie uma chave estrangeira indexada automaticamente. Essa automação economiza tempo e esforço.

4. Adicionar restrições exclusivas: precisa de uma chave exclusiva para ID do pai, nome e sobrenome? A Gibson pode implementar isso rapidamente para garantir a integridade dos dados em sua aplicação.

Revisando e mesclando a tabela

Depois de construir a entidade “filho”, você pode revisar facilmente a estrutura da tabela, que inclui o ID do pai, nome, sobrenome, data de nascimento e as chaves relevantes. Quando estiver satisfeito, um rápido comando “Gibson merge” integra a tabela ao seu projeto.

Implantando no banco de dados

Com as entidades instaladas, instruí Gibson a carregá-las no banco de dados MySQL, completo com índices SQL e chaves estrangeiras. Depois disso, comandos como “escrever código base”, “escrever modelos”, “escrever esquemas” e “escrever testes” permitem que Gibson gere tudo, desde modelos SQL Alchemy até testes de unidade em questão de minutos.

A Gibson AI compacta o que normalmente levaria horas, dias ou até semanas de codificação manual em poucos minutos. Com rápida modelagem de dados e geração de código, construí rapidamente modelos SQL Alchemy, esquemas Pydantic e rotas FastAPI e estou pronto para lançar meu aplicativo.