¡WOW, Escribí Esta Aplicación de React Con Mi Voz!

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¿Alguna vez has imaginado escribir código sin siquiera tocar el teclado? En esta masterclass, te mostraré cómo escribí una aplicación de React con mi voz. Pero lo más importante, demostraré cómo esta tecnología puede ayudar a los desarrolladores con discapacidades a escribir código con facilidad y eficiencia. Juntos, exploraremos las formas en que los asistentes de inteligencia artificial activados por voz pueden revolucionar la forma en que pensamos sobre la programación. Únete a mí mientras exploramos las emocionantes posibilidades de la programación de IA activada por voz en la comunidad de React y las formas en que puede hacer que la codificación en React sea más accesible y divertida para todos.

This talk has been presented at React Summit 2023, check out the latest edition of this React Conference.

FAQ

GitHub Copilot es un asistente de programación de IA que ayuda a codificar más rápido sugiriendo líneas de código y funciones completas. Funciona extrayendo contexto de tus comentarios y código, y está impulsado por OpenAI Codecs, una versión especializada de GPT-3 ajustada para la programación.

Los principales consejos para usar GitHub Copilot incluyen: proporcionar una descripción de alto nivel al inicio del archivo, usar ejemplos para enseñar al modelo, y ser específico en tus comentarios para obtener resultados más precisos.

Para mejorar la eficacia de GitHub Copilot, puedes empezar siendo más descriptivo y específico en tus comentarios, proporcionar ejemplos concretos y reiterar tus peticiones para afinar las sugerencias del modelo.

La principal diferencia entre GPT-3 y OpenAI Codecs es que Codecs ha sido especialmente ajustado para la programación, mientras que GPT-3 se utiliza en una variedad de aplicaciones, como la corrección gramatical en Duolingo.

GitHub Copilot puede ser útil para personas con problemas de destreza física o visión, ya que facilita la escritura de código mediante la generación automatizada de líneas y funciones, mejorando así la accesibilidad en la programación.

La ingeniería de indicaciones es la práctica de usar indicaciones o instrucciones claras y específicas para guiar a GitHub Copilot hacia el resultado deseado en la generación de código, lo que mejora la precisión y relevancia de las sugerencias del modelo.

Rizal Scarlett es un desarrollador y defensor del desarrollo en GitHub con experiencia en ingeniería de software. Él utiliza GitHub Copilot para construir aplicaciones y ofrece consejos basados en su experiencia, enfocándose en cómo optimizar el uso del asistente de IA.

Rizel Scarlett
Rizel Scarlett
9 min
06 Jun, 2023

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Video Summary and Transcription
Hoy vamos a construir una aplicación de React solo con nuestra voz utilizando GitHub Copilot, un programador de IA colaborativo impulsado por OpenAI Codecs. Es importante ser específico en tus comentarios para obtener sugerencias precisas de Copilot. Los consejos de ingeniería de la solicitud se pueden utilizar para crear diferentes aplicaciones, como un editor básico de Markdown y una aplicación simple de tareas pendientes. La aplicación se probó con éxito agregando y eliminando elementos de la lista de tareas utilizando comandos de voz.

1. Introducción a GitHub Copilot

Short description:

Hoy vamos a construir una aplicación de React solo con nuestra voz. GitHub Copilot es un programador de IA que te ayuda a codificar más rápido. Extrae contexto de tus comentarios y código para sugerir líneas y funciones. Está impulsado por OpenAI Codecs, un modelo de aprendizaje automático que traduce lenguaje natural a código. La ingeniería de indicaciones es la práctica de usar indicaciones para obtener el resultado deseado.

♪♪♪ ¡Hola, amigos! Hoy vamos a construir una aplicación de React solo con nuestra voz. Estoy muy emocionado, pero primero les daré un poco de contexto antes de sumergirnos en eso. Vamos a hablar sobre GitHub Copilot, consejos de ingeniería de indicaciones con GitHub Copilot, y luego vamos a usar nuestras voces para construir una aplicación de React.

Puede que te estés preguntando, ¿quién soy yo? ¿Quién es esta persona increíble que puede construir aplicaciones con su voz? Mi nombre es Rizal Scarlett, soy un defensor del desarrollo en GitHub. Tengo experiencia en ingeniería de software y enseñando a grupos subrepresentados cómo programar. También soy adicto a las redes sociales, así que si quieres conectarte conmigo, mi nombre de usuario es BlackGirlBytes en la mayoría de las plataformas, incluyendo BlueSky y Mastodon, así que búscame allí.

Bien. ¿Qué es GitHub Copilot? Es un programador de IA que te ayuda a codificar más rápido con menos trabajo. Para mí, se siente como magia. Parece que puede leer mi mente, pero siendo honesto, no puede hacer ninguna de esas cosas, y a veces no siempre genera código perfectamente escrito y actualizado. Tal vez a veces hace referencia a una API más antigua, por eso siempre animo a las personas a revisar el código que se genera, al igual que con un programador humano.

Bien, ¿qué sucede si no es magia? Bajo el capó, GitHub Copilot extrae contexto de tus comentarios y tu código y sugiere líneas individuales y funciones completas al instante. Está impulsado por OpenAI Codecs. Y es posible que estés familiarizado con OpenAI debido a ChatGPT o DALI, que es la herramienta de generación de imágenes de IA, pero Codecs es otra cosa que crearon. Y es un modelo de aprendizaje automático que traduce lenguaje natural a código. Algunos antecedentes sobre Codecs es que es una versión posterior de GPT-3, que significa Generative Pre-trained Transformer 3, que utiliza aprendizaje profundo para producir texto similar al humano. Muchas de nuestras aplicaciones favoritas, como Duolingo, utilizan GPT-3 para corrección gramatical. Y la mayor diferencia entre GPT-3 y Codecs es que Codecs ha sido ajustado para programación. Esto es lo que potencia a GitHub Copilot. Aquí tienes un ejemplo de GitHub Copilot en acción. Tenemos a Melmykdev de Twitter, que está utilizando GitHub Copilot para traducir las cadenas, responder preguntas y fechas. Y todo lo que hacen es proporcionar contexto a través del código de idioma, por ejemplo, FR para francés, JP para japonés, ES para español, y GitHub Copilot toma ese contexto y lo traduce en las palabras correctas. Entonces, tal vez estés pensando, he usado GitHub Copilot y no está funcionando para mí, no lo está haciendo. Permíteme presentarte el concepto de ingeniería de indicaciones. Y esa es la práctica de usar indicaciones para obtener el resultado que deseas. Aquí tienes mis tres principales consejos para la ingeniería de indicaciones. Dale una descripción de tarea de alto nivel. Al comienzo del archivo, describe el propósito de la aplicación para que sepa qué está haciendo. Esto es especialmente útil si estás comenzando desde cero, sin código. GitHub Copilot no tiene contexto.

2. Providing Examples and Iterating

Short description:

En los modelos de aprendizaje automático, existe un concepto llamado aprendizaje con pocos ejemplos, donde proporcionas ejemplos para refinar la salida del modelo. Es importante ser específico en tus comentarios para obtener sugerencias precisas de GitHub Copilot.

Entonces, tienes que darle algo así como un comentario. También proporcionando ejemplos, ¿verdad? En los modelos de aprendizaje automático, aprenden a partir de ejemplos. Así que existe este concepto de aprendizaje con pocos ejemplos donde alimentas a tu modelo ejemplos y obtiene una idea más refinada de lo que debería generar en función de ciertas entradas. Y luego, también, iterar más para ser más específico. Tal vez escribiste un comentario muy vago que dice obtener data, pero GitHub Copilot pregunta ¿obtener qué data? Dile que quieres obtener los datos del usuario o los IDs de usuario que pertenecen a este individuo específico o lo que sea. Sé más específico. Adelante y borra ese comentario que escribiste y borra la sugerencia y reitera en ello.

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