आजकल vibe coding ट्रेंड में है, लेकिन लगता है कि vibe coding का निष्कर्ष अक्सर आखिरकार कोड को समझने और उसे modify करने की क्षमता की ज़रूरत पर आकर ठहरता है.
मैं भी frontend के बारे में बिल्कुल नहीं जानता था, इसलिए vibe coding पर निर्भर था, लेकिन उसकी सीमाएँ महसूस होने लगीं. इन दिनों मैं Gemini का इस्तेमाल करके सीख रहा हूँ.
जिस संरचना में मैं coding सीख रहा हूँ, वह कुछ ऐसी है: सीखना चाहने वाले क्षेत्र के लिए मार्गदर्शन - उस क्षेत्र को सीखने के लिए project recommendation - चाही गई अवधि के अनुसार roadmap बनाना - हर तारीख़ पर तैयार किए जाने वाले deliverables (assignments) को व्यवस्थित करना - उन deliverables को खुद बनाने के लिए ज़रूरी knowledge को व्यवस्थित करना - outline के आधार पर हर दिन knowledge + assignment जैसे examples + जमा करने वाले assignment को व्यवस्थित किए हुए document बनाना - assignment जमा करने के बाद feedback
मुझे व्यक्तिगत रूप से यह पहले के सीखने के तरीकों से ज़्यादा मज़ेदार लगता है, और यह application के लिए मजबूर करता है, इसलिए learning efficiency भी अच्छी लगती है. क्या आपमें से किसी ने AI का इस्तेमाल करके coding सीखी है? यह जानने की उत्सुकता में यह सवाल छोड़ रहा हूँ.
7 टिप्पणियां
मैंने इसके लिए कोई curriculum बनाकर कोशिश नहीं की, लेकिन जब किसी ऐसे क्षेत्र को जिसे मैं मोटे तौर पर जानता था थोड़ा और गहराई से समझना होता था, तब इससे मदद मिली। खासकर अक्सर इस्तेमाल होने वाले patterns जैसी चीज़ों को खुद ढूंढने में बहुत समय लगता है, लेकिन LLM का तो वही विशेषज्ञता का क्षेत्र है, इसलिए वह ज़्यादा मददगार रहा। बेशक, कई बार cross-checking की भी ज़रूरत पड़ती थी।
मैं तथाकथित vibe coding जैसी उपयोग-शैली को बहुत सकारात्मक नज़र से नहीं देखता, लेकिन अगर उससे सिर्फ़ "कर दो" कहने की आदत न पड़ जाए, तो मुझे लगता है कि सीखने में वह काफ़ी मददगार हो सकती है। खासकर जब मजबूरी में जल्दी कोई समाधान ढूँढ़ना हो, या बिल्कुल समझ न आए कि शुरुआत कैसे करें, तब उससे ज़्यादा शुक्रगुज़ार होने लायक कुछ नहीं लगता।
मुझे लगता है कि लेखक की पढ़ाई की प्रक्रिया में, ज्ञान को खुद व्यवस्थित करने का चरण सबसे महत्वपूर्ण है। StackOverflow, tutorial, example, और official documentation को खुद खंगालते हुए, आप न सिर्फ़ दूसरों की स्थिति को अपनी स्थिति के मुताबिक लागू करने की प्रैक्टिस करते हैं, बल्कि background knowledge भी बनाते हैं और अपना नज़रिया भी व्यापक करते हैं। ये ऐसी चीज़ें हैं जिन्हें AI से "तुम ही इसे व्यवस्थित करके दे दो" कहकर पढ़ाई करने से आसानी से हासिल नहीं किया जा सकता।
AI से coding की पढ़ाई नहीं, लेकिन..
मौजूदा Java में अच्छी तरह न जानने वाली दूसरी language (node) से backend development करते समय
AI का इस्तेमाल करने पर, किताब देखकर करने की तुलना में.. जल्दी feedback मिलता रहता है, इसलिए
काम के नतीजे तेज़ी से आते हैं।
कोडिंग तो कोडिंग ही है, लेकिन संख्यात्मक विश्लेषण के सवाल हल करते समय मुझे इसकी मदद मिली है। Cupy से संख्यात्मक विश्लेषण के सवाल हल करते वक्त फ़ंक्शन मैंने खुद ही पूरा लिखा था, लेकिन वह काफ़ी धीमा था, इसलिए फ़ंक्शन को vectorize करने में मैंने मदद ली।
क्या आपने AI का इस्तेमाल करके coding पढ़ी है?
काम के लिए TCP stream processing की ज़रूरत है, इसलिए Netty + RxJava सीख रहा/रही हूँ। उससे पहले तक official docs या blog पढ़कर भी यह समझ नहीं आता था कि backpressure और hot/cold observable की ज़रूरत आखिर क्यों है.
जब मैंने खुद कोई वास्तविक समस्या तय की जिसे हल करना था और उस पर सवाल किए, तो स्थिति के बिल्कुल मुताबिक और अर्थपूर्ण समझाइश मिली, जिससे समझना बहुत आसान हो गया। example code पर भी आँख बंद करके भरोसा नहीं करना पड़ता; बस जो code वास्तव में चलता है, उसी को सीखने में इस्तेमाल करना होता है, इसलिए यह सच में बहुत उपयोगी है। मुझे दो बार लगा है कि महीने के 30,000 won बेकार नहीं जा रहे—उनमें से एक बार ऐसा ही मामला था, और दूसरा team leading, communication से जुड़े सवालों या उन पर विचार के दौरान था।
मुझे लगता है कि Copilot का paid subscription लेकर context understanding और language, data structures, network, database, operating system जैसी चीज़ों को ज़रूरत के मुताबिक सीखना भी ज़रूरी है।
अगर मैं होता, तो सीखने की जगह का GitHub repo चुनता, फिर repomix या cc/codex से उसका analysis करवाता, Q&A loop चलाते हुए सीखता, और अगर स्थिति अनुमति देती तो PR भी करता — ऐसा process मैं शायद कुछ बार आज़माता।