लेखक ने व्यावहारिक काम में English और Korean, दोनों में vibe coding करने के अपने अनुभव को इस प्रकार संक्षेपित किया है
- LLM में इनपुट भाषा से अलग कोई कार्य-गुणवत्ता अंतर नहीं पाया गया।
- लेकिन English में वही अर्थ कम tokens में व्यक्त किया जा सकता है।
- Korean, morpheme units या syllables में विभाजित होने के कारण token count बढ़ जाता है।
- एक ही काम में token जितने कम हों, processing speed और context उपयोग की दक्षता उतनी अधिक होती है।
- rules files जैसे बार-बार इनपुट होने वाले तत्वों के लिए English का उपयोग अधिक लाभदायक है।
- कार्य-गुणवत्ता से अधिक, लागत, गति और context management efficiency भाषा चुनने के मानदंड होने चाहिए।
- काम जितना अधिक जटिल हो, English उतना बेहतर विकल्प हो सकती है।
निष्कर्षतः, vibe coding में भाषा का चयन कार्य-गुणवत्ता से अधिक efficiency को ध्यान में रखकर करना चाहिए, और rule files जैसे बार-बार उपयोग होने वाले prompts के लिए English का उपयोग अधिक प्रभावी हो सकता है.
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