برنامه نویسی

ZenFlow: بهره‌وری را با کار، یوگا و مدیتیشن باز کنید

این یک ارسال برای چالش GitHub Copilot: شروع های جدید است

چیزی که من ساختم

در دنیایی که شلوغی با هماهنگی روبرو می شود، OLDBOT ابزار بهره وری نهایی شما برای پذیرش شروع های جدید است. ZenFlow با ترکیب قدرت تمرکز کار، یوگا و مدیتیشن، رشد شخصی، شکل‌گیری عادت و دستیابی به هدف را تقویت می‌کند و در عین حال ذهن و بدن شما را در تعادل نگه می‌دارد.

🧘 حالت یوگا: روز خود را با حرکات کششی و حالت های هدایت شده که برای تقویت انرژی و وضوح ذهنی طراحی شده اند، شروع کنید.
🕊️ وقفه‌های مدیتیشن: با تمرین‌های تنفس آگاهانه و مناظر صوتی برای آرامش عمیق در حین دویدن کاری، شارژ مجدد کنید.
📋 ردیاب هدف: نقاط عطف شخصی و حرفه ای را تنظیم و پیگیری کنید تا در مسیر رشد بمانید.
⏱️ یکپارچه سازی پومودورو: با فواصل کاری همراه با استراحت های سریع یوگا و مدیتیشن، تمرکز را افزایش دهید.

چه در حال تغییر شغل هستید، عادات جدید ایجاد می کنید یا وارد فصل بعدی زندگی خود می شوید، ZenFlow شکاف بین جاه طلبی و آرامش را پر می کند. 🌟

بهره وری را دوباره تصور کنید و به تعادل برسید. شروع های جدید از اینجا شروع می شود.

نسخه ی نمایشی

یوتیوب

مخزن

https://github.com/bhupeshcoding/oldbot

تجربه کمک خلبان

در طول فرآیند توسعه، Copilot ثابت کرد که یک شریک ارزشمند در زنده کردن ابزار بهره‌وری ZenFlow است. در اینجا نحوه پشتیبانی از من در مراحل مختلف آمده است:

درخواست‌ها و تکمیل خودکار: Copilot در تولید کد شروع و دیگ بخار عالی بود. به عنوان مثال، هنگام ساخت ویژگی حالت یوگا، روش‌های ساختاریافته را برای اجرای روال‌ها و انتقال‌های هدایت‌شده پیشنهاد کرد.

کمک اشکال زدایی: در حین ادغام تایمر Pomodoro با استراحت های مراقبه، با خطاهای منطقی در حلقه تایمر مواجه شدم. Copilot نه تنها مشکلات را برجسته کرد، بلکه راه‌های بهینه‌سازی شده برای رفع آنها را نیز پیشنهاد کرد.

پیشنهادات ویژگی: Copilot اغلب از کدنویسی ساده فراتر می رفت و ویژگی های اضافی را پیشنهاد می کرد، مانند یکپارچه سازی مناظر صوتی برای استراحت های مراقبه یا استفاده از فضای ذخیره سازی محلی برای ذخیره تنظیمات برگزیده کاربر.

اصلاح کد: جایگزین های مختصری را برای بخش های کد تکراری یا پرمخاطب ارائه می دهد که خوانایی و کارایی کلی را بهبود می بخشد.

همکاری یکپارچه با چت: جابه‌جایی بین چت Copilot و تکمیل خودکار امکان رفع سریع و توضیحات عمیق‌تر را فراهم می‌کند و وضوح در حل مسئله را تضمین می‌کند.

مدل Switcher: بسته به پیچیدگی کار، من از توانایی Copilot برای پیشنهاد راه حل های مختلف، ایجاد تعادل بین پیاده سازی های ساده و رویکردهای پیشرفته استفاده کردم.

مدل های GitHub

استفاده از مدل های GitHub: GPT-3.5 و Claude
برای توسعه ZenFlow، از مدل‌های پیشرفته GitHub مانند GPT-3.5 و Claude استفاده کردم تا قابلیت‌های LLM را به طور یکپارچه در برنامه نمونه‌سازی و پیاده‌سازی کنم. در اینجا نحوه مشارکت آنها آمده است:
GPT-3.5
ویژگی‌های پیچیده نمونه‌سازی: GPT-3.5 در ایجاد منطق اساسی برای شکل‌گیری عادت و ماژول‌های تعیین هدف مؤثر بود. این کد شبه دقیق ارائه کرد و به اصلاح الگوریتم‌ها برای ردیابی پیشرفت کاربر و نقاط عطف کمک کرد.
پیشنهادات متنی: GPT-3.5 با درک عمیق خود از اعلان های ظریف، راه حل های مرتبطی را برای ادغام حالت های یوگا و راهنمایی مراقبه در ابزار بهره وری ارائه کرد.
وضوح خطا: توانایی GPT-3.5 برای درک متن کد، اشکال زدایی سریع خطاهای زمان اجرا را، به ویژه در ادغام های پیچیده مانند Pomodoro و Yoga Mode، فعال می کند.
افزودنی های خلاقانه: ویژگی هایی مانند پیشنهادات عادت شخصی و اعلان های انگیزشی بر اساس روند داده های کاربر را الهام بخشید.
کلود
پردازش زبان طبیعی (NLP): کلود نقش مهمی در ایجاد تعامل روان با کاربر داشت. این به طراحی رابط‌های مبتنی بر NLP برای کاربران کمک کرد تا اهدافی را تعیین کنند یا مستقیماً از طریق تعاملات چت مانند مدیتیشن هدایت‌شده را درخواست کنند.
تولید محتوا: کلود در ایجاد توضیحات مختصر و معنی‌دار برای تمرین‌های یوگا و مدیتیشن کمک کرد و اطمینان داد که برنامه لحن آرام و دلگرم‌کننده‌ای دارد.
نمونه‌سازی سریع: پیش‌نویس‌های سریعی از اعلان‌ها و پاسخ‌های کاربر را برای ویژگی‌ها ارائه می‌کرد و تجربه کاربر را افزایش می‌داد و زمان توسعه را کاهش می‌داد.
مدیریت گردش کار چند مرحله‌ای: کلود با پیشنهاد ساختارهای مدولار برای پیوند دادن مؤلفه‌های مختلف مانند ردیابی کار، استراحت‌های مراقبه و خلاصه‌های جلسه، به خودکارسازی گردش کار کمک کرد.
هم افزایی بین GPT-3.5 و کلود
با استفاده از GPT-3.5 برای ویژگی‌های قوی و منطقی و Claude برای تقویت تعاملات طبیعی و پردازش زبان، فرآیند توسعه بسیار کارآمد و خلاقانه بود. این مدل‌ها با هم، نمونه‌سازی سریع، اشکال‌زدایی یکپارچه و ایجاد ویژگی‌های نوآورانه را امکان‌پذیر می‌کنند و تضمین می‌کنند ZenFlow یک تجربه کاربری زیبا و جذاب را ارائه می‌دهد.

نتیجه گیری

@chatgpt

توضیحات تصویر
https://www.youtube.com/watch?v=RG3gfDS0sbQ

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

دکمه بازگشت به بالا