Com utilitzar GitHub per millorar l'eficiència dels projectes d'IA: consells pràctics i recomanacions d'eines

GitHub com a plataforma de col·laboració per a desenvolupadors, no només és útil per a l'allotjament de codi, sinó que també s'ha convertit en un bressol d'innovació per als projectes d'IA. A continuació, es presenten alguns consells pràctics i eines recomanades que ajuden els desenvolupadors a millorar l'eficiència i la coherència del flux de treball en projectes d'IA.

1. Utilitzar GitHub Skills per crear agents d'IA

Aplicació de GitHub Skills

En el desenvolupament d'agents d'IA, la biblioteca de competències (Skills Library) és una part essencial. A través del projecte [antigravity-awesome-skills](https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills) a GitHub, els desenvolupadors poden accedir fàcilment a competències d'IA ja disponibles. Aquestes competències es poden integrar directament als seus projectes, estalviant temps d'aprenentatge i desenvolupament.

Passos:

1. Visita [antigravity-awesome-skills](https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills).
2. Navega i selecciona les competències que s'adaptin al teu projecte.
3. Integra les competències seleccionades al teu agent d'IA segons la documentació proporcionada.

2. Prestar atenció a la seguretat informàtica: utilitzar Awesome List

En el desenvolupament de projectes d'IA, la seguretat informàtica és un aspecte important que cal considerar. Utilitzant el projecte [awesome-list](https://github.com/0xor0ne/awesome-list), es poden trobar diversos articles de blocs, informes i eines relacionades amb la seguretat informàtica, que són fonamentals per construir i mantenir sistemes d'IA segurs.

Accions concretes:

• Visita regularment aquest projecte per estar al corrent de les últimes novetats en seguretat informàtica.
• Integra les eines que trobis al teu projecte per millorar la seguretat.

3. Combinar Django i React per establir una plataforma de compartició de fitxers

Si el teu projecte necessita funcionalitat de compartició de fitxers, pots referir-te a l'exemple de plataforma de compartició de fitxers basada en Django i React: [suitenumerique/drive](https://github.com/suitenumerique/drive). Aquesta arquitectura permet implementar ràpidament la transferència i emmagatzematge de fitxers de manera segura.

Passos per implementar:

1. Clona el codi del projecte:

   git clone https://github.com/suitenumerique/drive.git

2. Configura l'entorn de Django i React segons les instruccions del README.
3. Personalitza les funcionalitats del frontend i del backend segons les teves necessitats.

4. Integrar recursos d'aprenentatge d'IA

Per accelerar la corba d'aprenentatge d'IA, consulta els recursos del [Complete AI Learning Document](https://docs.google.com/document/u/0/d/1Z5SX89FV6bTy2KKnGGb61xCcS9iPg_fv2USQYi4Wc3g/mobilebasic). Un document que recopila vídeos, enllaços a repositoris de GitHub i casos reals, pot ajudar-te a dominar ràpidament els coneixements bàsics d'IA.

Procediment per passos:

1. Revisa els recursos d'aprenentatge mencionats i selecciona el camí d'aprenentatge que millor s'adapti a tu.
2. Utilitza els projectes de GitHub per practicar i aprofundir en la comprensió.

5. Utilitzar eines d'IA per millorar la col·laboració en el codi

En el desenvolupament d'IA, la selecció d'eines és crucial. Com [Claude](https://github.com/Sider_AI/Claude) assistent de codi, a través de la integració nativa amb VS Code i JetBrains, no només permet editar fitxers directament al projecte, sinó que també es pot connectar sense problemes amb GitHub, millorant l'eficiència de la col·laboració en equip.

Punts destacats de funcionalitat:

• Rebre suggeriments d'IA directament en l'entorn de desenvolupament.
• Funció d'etiquetes de PR de GitHub, que facilita el seguiment dels canvis en el codi.

6. Utilitzar eines CLI per comprovar la preparació d'IA

Utilitzant l'eina CLI [check-ai](https://github.com/f/check-ai), només cal un comandament per auditar la preparació d'IA de qualsevol repositori de codi. Aquesta eina revisa competències, documentació, cobertura de proves i més, i proporciona una puntuació al projecte, ajudant els desenvolupadors a identificar espais de millora.

Executar el comandament:

npx check-ai

7. Aprendre a utilitzar la funció de cerca semàntica de GitHub

La nova funció de cerca semàntica de GitHub pot entendre millor la teva intenció de cerca, ajudant-te a trobar projectes i documents rellevants. Això és especialment important per a la recerca de recursos relacionats amb projectes d'IA.

Guia d'ús:

1. Inicia sessió a GitHub.
2. Utilitza la caixa de cerca semàntica per introduir paraules clau rellevants.
3. Ajusta la teva consulta segons els resultats de cerca per trobar informació més precisa.

8. Explorar el servei CodeWiki

A través del servei [CodeWiki](https://www.google.com), pots convertir qualsevol projecte de GitHub en una guia interactiva d'IA a punt per utilitzar. Aquesta eina s'actualitza automàticament, estalviant temps en el manteniment manual de documents.

Passos d'ús:

1. Visita el lloc web de CodeWiki.
2. Introdueix l'enllaç del projecte de GitHub que t'interessi.
3. Utilitza la guia interactiva generada per aprendre i desenvolupar.

Conclusió

En resum, GitHub ofereix una àmplia gamma d'eines i recursos que poden millorar significativament l'eficiència del desenvolupament de projectes d'IA. Mitjançant l'ús d'aquests consells pràctics i eines, no només es pot estalviar temps, sinó que també s'assegura la qualitat i la seguretat del codi. Esperem que aquests consells puguin ajudar-te en el teu viatge de desenvolupament d'IA!