Als ChatGPT und LLMs populär wurden, habe ich versucht, Discourse-Theme-Komponenten und Plugins mit KI zu erstellen, und stellte fest, dass sie stark unterentwickelt waren, aber ich habe es seitdem nicht mehr versucht.
Haben Sie KI verwendet, um Code zum Ändern von Discourse zu schreiben? Und wenn ja, welche Modelle haben sich für diesen Zweck als am hilfreichsten erwiesen?
Ich wollte kürzlich ein schnelles und schmutziges Proof of Concept erstellen und habe Cursor im Agentenmodus verwendet, um Folgendes zu erstellen:
Es hatte große Schwierigkeiten mit EmberJS .gjs-Dateien, und ich war überrascht, dass es mit der Discourse JS API leichter zurechtkam als mit EmberJS.
Ich habe ziemlich viele Tests zur Machbarkeit des Vibe-Codings für Discourse durchgeführt, und bisher ist das Beste, was ich getestet habe, die Claude Code CLI.
Klonen Sie unsere Vorlage und beginnen Sie damit, der LLM mitzuteilen, dass sie sich in einer Vorlage für ein Discourse-Plugin / eine Theme-Komponente befindet und was Ihr Endziel ist.
Ich musste am Ende immer Fehler beheben, aber es leistet hervorragende Arbeit bei der Handhabung von langweiligem Bootstrap-Code.
Versuche gerade, einige schwierige Dinge mit Cursor / Augment zu schreiben
Bisher habe ich viele Fehler 
(versuche, Signaturen pro Kategorie zu erstellen, was eine Tabelle und ein neues Bearbeitungsfeld usw. erfordert, One-Shots haben nicht funktioniert)
Ja, für sich genommen tun sich LLMs nicht gut mit modernem Ember, aber die Ergebnisse sind so viel besser, wenn Sie ein Beispiel einer bestehenden Komponente von Discourse bereitstellen – das ist auch für Menschen eine gute Strategie 