عندما اكتسب ChatGPT ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) شعبية لأول مرة، حاولت إنشاء مكونات سمات إضافية ومكونات إضافية لـ Discourse باستخدام الذكاء الاصطناعي ووجدت أنها تفتقر بشدة، لكنني لم أجرب منذ ذلك الحين.
هل كنت تستخدم الذكاء الاصطناعي لكتابة التعليمات البرمجية لتعديل Discourse؟ وإذا كان الأمر كذلك، فأي النماذج وجدتها الأكثر فائدة لهذا الغرض؟
أردت مؤخرًا إنشاء إثبات مفهوم سريع وغير مصقول واستخدمت Cursor في وضع الوكيل لإنشاء
لقد واجه صعوبة كبيرة مع ملفات .gjs الخاصة بـ EmberJS، وفوجئت بأن الأمر كان أسهل بالنسبة لواجهة برمجة تطبيقات Discourse JS مقارنة بـ EmberJS.
لقد أجريت العديد من الاختبارات لجدوى الترميز الاهتزازي لـ Discourse، وحتى الآن أفضل ما اختبرته هو Claude Code cli.
استنسخ القالب الخاص بنا، وابدأ بإخبار LLM بأنهم في قالب لمكون إضافي / مكون سمة Discourse وما هو هدفك النهائي.
كنت دائمًا بحاجة إلى إصلاح الأخطاء في النهاية، ولكنه يقوم بعمل رائع في التعامل مع كود Bootstrap الممل.
أحاول حاليًا كتابة بعض الأشياء الصعبة باستخدام Cursor / Augment
حتى الآن لدي الكثير من الأخطاء 
(أحاول إنشاء توقيعات لكل فئة، لذا أحتاج إلى جدول وحقل تحرير جديد وما إلى ذلك، ولم تنجح طريقة oneshotting)
نعم، بمفردها لا تعمل نماذج اللغة الكبيرة بشكل جيد مع Ember الحديث، ولكن النتائج أفضل بكثير إذا قدمت مثالاً لمكون موجود من Discourse - هذه استراتيجية جيدة للبشر أيضًا 