当 ChatGPT 和 LLM 开始流行时，我曾尝试使用 AI 来创建 Discourse 主题组件和插件，发现它们非常不完善，但我从那以后就没再尝试过。
您是否一直在使用 AI 编写代码来修改 Discourse？如果是，您发现哪些模型对此最有帮助？
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我最近想创建一个快速粗糙的概念验证，并使用 Cursor 的 agent 模式创建了
它在使用 EmberJS 的 .gjs 文件时遇到了很多困难，令我惊讶的是，它比处理 EmberJS 更容易处理 Discourse JS API。
我一直在对 Discourse 的 vibe 编码可行性进行大量测试，到目前为止，我测试过的最好的工具是 Claude Code cli。
克隆我们的模板，然后开始告诉 LLM 它们是 Discourse 插件/主题组件的模板，以及你的最终目标是什么。
我总是需要在最后修复错误，但它在处理无聊的引导代码方面做得很好。
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我正在尝试使用 Cursor / Augment 编写一些困难的东西
到目前为止，我遇到了很多 bug 
（尝试为每个类别制作签名，这需要一个表和新的编辑字段等等，oneshotting 没有成功）
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是的，LLM 单独处理现代 Ember 的效果并不好，但如果你提供一个 Discourse 中现有组件的示例，结果会好得多——这对人类来说也是一个好策略 
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