vanilla CSS או Shadcn: מה באמת חוסך טוקנים כשה-AI כותב קוד?
תגידו, אנשים שמבינים בפרונט-אנד, מה הדיבור עכשיו לגבי CSS?
זורקים הכל לפח ומשתמשים ב-vanilla CSS וזהו? או שיש עכשיו משהו שידידותי ל-AI ומומלץ להשתמש בו?
ספריות css אולי התייתרו
אבל שימוש במשתנים ממש לא
צריך לקחת בחשבון גם עניין של קונטקסט
את גם רוצה לחסוך בטוקנים וגם רוצה לשמור על design pattern אחיד ועקבי
הבנתי שכל ה-boilerplate הזה הולך לפח, כי הוא בעצם רק מפריע ל-AI ומייצר מלא דברים שלא צריך אותם.
אז יש איזשהו פריימוורק שמומלץ להשתמש בו, שכבר יש בו ספריות ודברים כאלה, או שפשוט לתת לקלוד לבשל את מה שהוא יבשל?
כלומר, השאלה שלי היא לא בהכרח מרוכזת ב-CSS נטו, אלא יותר בספריות של UI כמו Mantine או Radix או Shadcn, זאת אומרת Ant וחבורתם.
האם אתם ממליצים להשתמש במשהו מהם כרגע, או שפשוט לתת ל-AI לבנות את הכל from scratch וזהו?
אצלי אני מתמקד ב
Dont repeat yourself
ומה שחוסך בטוקנים.
נותן משם לקלוד להחליט/להציע איך
פטרן חדש שכתבתי עליו בבלוג שלי:
progressive determinism
https://go.chatlytics.ai/r/NEfTwLt
בגדול זה אומר שאנחנו רוצים למקסם את הטוב משני העולמות בעיה של קוד ואייגנטים
איגנטים מצוינים בפתרון בעיה בצורה דינמית - אבל זה יכול לעלות לנו בזמן וטוקנים וגם לא דטרמיניסטי (נקבל תוצאה קצת שונה כל פעם)
קוד רגיל מצוין בלרוץ (יחסית) הרבה יותר מהר מאייגנט ובצורה דטרמיניסטית אבל מצריך שינוי כל פעם שמשהו לא צפוי נכנס לתמונה
לדוגמא: רוצים להריץ בדיקות על האתר או אפליקציה שלנו - אבל בדיקות כאלה יכולות להיות מאוד קשות לתחזוקה כי אתרים כל הזמן משתנים - אז ניקח אייגנט שעושה את הבדיקה בצורה דינמית וייצר לנו קוד דטרמיניסטי לטסט שלנו שירוץ בפעם הבאה - וכל ייחסוך הרבה זמן בפעם השניה. אם הטסט נכשל כי האתר משתנה - האייגנט יתקן את הטסט להתאים לאתר - או יעלה לנו דגל שהאתר נשבר והבעיה היא באתר - תלוי בפרמטרים שניתן בפרומפט על איך להחליט מתי כל מצב הוא נכון.
ככה נוכל לקבל את הטוב משני העולמות ולהקטין את החולשות של כל אחד.
Pattern: Progressive Determinism for AI TasksTurning AI to be incrementally more deterministic for specific tasks over time. Web Application Testing: From fully dynamic to full determ
איך אתה מתמודד עם הבעיה שסוכנים נוטים לעשות אובר-פיטינג לבעיות שהם כבר ראו?