Nebenprojekte mit LLMs und Cursor fertigstellen
Dieser Blogbeitrag beschreibt, wie der Autor seine Abschlussrate bei Nebenprojekten durch die Verwendung von LLMs und der Cursor IDE drastisch verbessert hat. Aufgrund von Zeitbeschränkungen nutzte er KI, um Projektspezifikationen zu verfeinern, Code zu generieren und effektiv zu iterieren. Eine Habit-Tracker-Website dient als Fallstudie und zeigt den Prozess von der anfänglichen Spezifikation (verfeinert mit ChatGPT) bis zur Bereitstellung über GitHub Actions. Wichtige Strategien umfassen die Verwendung von Vite für die Projektkonfiguration, den Agent-Modus von Cursor für die Codegenerierung, iterative Entwicklung mit einem Divide-and-Conquer-Ansatz und die Bereitstellung ausreichenden Kontexts für die LLMs. Der Autor betont die Wichtigkeit der Auswahl des richtigen LLMs und Cursor-Modus für verschiedene Aufgaben und liefert letztendlich eine funktionierende v1 des Habit Trackers.