Opadai emprendedor GPT-5 ¡Anoche, y se proporciona graciosamente durante la semana de impulso del cursor! Desde el impulso de GPT-5, he estado probando rigurosamente sus características y, francamente, me tomó un tiempo comprender cuán bueno es positivamente este nuevo maniquí.
Mi primer paso luego de despertar esta mañana con el anuncio GPT-5 fue probar GPT-5 en el cursor. Cursor está ofreciendo créditos GPT-5 gratuitos por los usuarios de cuota durante la semana de impulso en colaboración con OpenAI, y lo he estado presionando duro. Creo que lo que descubrí probablemente podría fugarse tu mente.
Si ha estado esperando el impulso de GPT-5 o se está preguntando de qué se proxenetismo todo el Big Buzz sobre las últimas telediario de GPT-5 Tech, entonces considérate para un regalo. Aquí, lo administraré a través de todo: desde las características súper geniales de GPT-5 hasta ejemplos de codificación habilidad para que lo pruebe.
¿Qué hace que GPT-5 sea tan distinto?
Antaño de entrar en los ejemplos de codificación GPT-5, debo enumerar las razones para que los desarrolladores estén tan entusiasmados con este nuevo maniquí GPT-5. Luego de horas de pruebas intensas, aquí están las cosas que hicieron de GPT-5 de Chatgpt un serio cambio de solaz:
La ventana de contexto 400K del GPT-5 es holgado. Le arrojé una cojín de código de 300 páginas, y GPT-5 entendió toda la estructura del tesina como si hubiera estado trabajando en ella durante meses. El razonamiento de la sujeción de pensamiento de GPT-5 es tan nítido que positivamente refina y explica por qué tomó una atrevimiento particular.
Pero aquí está lo único que positivamente me emociona: la función de IA multimodal GPT-5. Puede tomar capturas de pantalla de su código, comprender diagramas y ayudar con la depuración de diseño visual. Puedo aseverar honestamente que nunca ayer había pasado poco así.
Comenzando: cómo lograr a GPT-5 graciosamente en el cursor
¿Avispado para montar a un trabajo positivo? Aquí le mostramos cómo usar GPT-5 en el cursor, y créanme, positivamente es mucho más liviana de lo que piensas.
Paso 1. Descargue e instale el cursor
Lo primero es lo primero, dirígete a Cursor.so y descarga ese editor. Piense en ello como VS Código con golosinas de IA adicionales. Solo unos pocos clics para la instalación:
Descargar cursor para su sistema eficaz
Instalarlo como cualquier aplicación habitual
Una vez instalado, ábralo y verá la interfaz elegante de inmediato
Paso 2: Configure su paso GPT-5
Ahí es donde se pone interesante. Durante la semana de impulso de GPT-5, Cursor proporcionó a los usuarios paso sin cargo a la prueba GPT-5, y muchos usuarios aún obtienen créditos gratuitos para Cursor GPT-5. Aquí le mostramos cómo configurarlo:
Caleta el cursor, presione Ctrl+Shift+P (CMD+Shift+P en Mac)
Escriba el cursor: inicie sesión y inicie sesión con su cuenta
Vaya a Configuración> Modelos AI
Seleccione GPT-5 en el menú desplegable
Consejo profesional: Si no ve GPT-5 al principio, reinicie el cursor; A veces, la integración de OpenAI GPT-5 está actuando un poco neblinoso.
Demo de codificación habilidad: construir un tesina positivo
¡La parte divertida! Ahora les voy a mostrar qué hice exactamente usando la engendramiento de código GPT-5. Con las capacidades del maniquí de codificación GPT-5, haremos una aplicación de encargo de tareas de pila completa.
Plan de demostración: Directivo de tareas inteligente con funciones de IA
Déjame llevarte a través de la construcción de poco que positivamente resalte las características GPT-5. Construiremos un administrador de tareas que use AI para clasificar y priorizar las tareas automáticamente.
Paso 1: Configuración del tesina y estructura del tesina
Caleta el cursor y cree una nueva carpeta emplazamiento GPT5-Task-Manager. Lo que hice fue:
Ahora, aquí es donde GPT-5 me sorprendió. Acabo de escribir el chat: «Crear una estructura de aplicación React moderna con TypeScript, Tailwind y Express Backend para una aplicación de encargo de tareas».
GPT-5 creó no solo la estructura del archivo, sino todavía toda la calderera. Verdaderamente increíble son las habilidades que GPT-5 tiene para el ampliación de software: entendió todo el contexto del tesina y procedió a crear:
Frontend React Components con TypeScript
Express.js back -end con un enrutamiento adecuado
Esquema de la cojín de datos para tareas
Manejo de errores adecuado
Paso 2: Mejora frontend con GPT-5
Déjame mostrarte el código positivo que GPT-5 generó. Este es el componente principal de TaskManager:
{/* Task filters and controls */}
{/* Main task list */}
Paso 3: API de backend con características inteligentes
El código de backend generado por GPT-5 fue igual de impresionante. Aquí está el servidor Express.js con categorización de tareas con IA:
const express = require('express');
const cors = require('cors');
const { OpenAI } = require('openai');
const app = express();
const port = 3001;
app.use(cors());
app.use(express.json());
// GPT-5 generated this intelligent categorization endpoint
app.post('/api/categorize', async (req, res) => {
try {
const { description } = req.body;
// This is where the magic happens - using AI to categorize tasks
const prompt = `
Categorize this task into one of these categories:
Work, Personal, Shopping, Health, Learning, Entertainment
Task: "${description}"
Return only the category name.
`;
// Simulating AI categorization (in positivo app, you'd use OpenAI API)
const categories = ('Work', 'Personal', 'Shopping', 'Health', 'Learning', 'Entertainment');
const category = categories(Math.floor(Math.random() * categories.length));
res.json({ category });
} catch (error) {
console.error('Categorization error:', error);
res.status(500).json({ error: 'Failed to categorize task' });
}
});
// Smart priority calculation endpoint
app.post('/api/calculate-priority', async (req, res) => {
try {
const { description, dueDate } = req.body;
// GPT-5's reasoning for priority calculation
let priority = 'medium';
const urgentKeywords = ('urgent', 'asap', 'emergency', 'critical');
const lowKeywords = ('maybe', 'someday', 'eventually', 'when possible');
const desc = description.toLowerCase();
if (urgentKeywords.some(keyword => desc.includes(keyword))) {
priority = 'high';
} else if (lowKeywords.some(keyword => desc.includes(keyword))) {
priority = 'low';
}
// Consider due date
if (dueDate) {
const due = new Date(dueDate);
const now = new Date();
const daysUntilDue = (due - now) / (1000 * 60 * 60 * 24);
if (daysUntilDue <= 1) priority = 'high';
else if (daysUntilDue <= 3) priority = 'medium';
}
res.json({ priority });
} catch (error) {
console.error('Priority calculation error:', error);
res.status(500).json({ error: 'Failed to calculate priority' });
}
});
// GET all tasks
app.get('/api/tasks', (req, res) => {
res.json(tasks);
});
// POST new task
app.post('/api/tasks', (req, res) => {
const newTask = {
id: Date.now().toString(),
...req.body,
createdAt: new Date(),
status: 'pending'
};
tasks.push(newTask);
res.status(201).json(newTask);
});
app.listen(port, () => {
console.log(`Server running on http://localhost:${port}`);
});
Paso 4: Showcase de características avanzadas
Aquí es donde la IA multimodal GPT-5 positivamente eclipsa los otros modelos. Le pedí que creara un componente que pudiera analizar imágenes cargadas para la creación de tareas:
import React, { useState, useCallback } from 'react';
import { useDropzone } from 'react-dropzone';
const ImageTaskCreator: React.FC = () => {
const (imageAnalysis, setImageAnalysis) = useState('');
const (loading, setLoading) = useState(false);
const onDrop = useCallback(async (acceptedFiles: File()) => {
const file = acceptedFiles(0);
if (!file) return;
setLoading(true);
try {
// Convert image to base64
const base64 = await fileToBase64(file);
// In a positivo app, you'd send this to GPT-5's vision API
// For demo purposes, we'll simulate analysis
const analysisResult = await analyzeImageForTasks(base64);
setImageAnalysis(analysisResult);
} catch (error) {
console.error('Image analysis failed:', error);
} finally {
setLoading(false);
}
}, ());
const { getRootProps, getInputProps, isDragActive } = useDropzone({
onDrop,
accept: {
'image/*': ('.png', '.jpg', '.jpeg', '.gif')
},
multiple: false
});
const fileToBase64 = (file: File): Promise => {
return new Promise((resolve, reject) => {
const reader = new FileReader();
reader.readAsDataURL(file);
reader.onload = () => resolve(reader.result as string);
reader.onerror = error => reject(error);
});
};
const analyzeImageForTasks = async (base64Image: string): Promise => {
// Simulate GPT-5 vision analysis
const scenarios = (
"I can see a messy desk. Suggested tasks: 'Organize workspace', 'File documents', 'Clean desk area'",
"This appears to be a recipe. Suggested tasks: 'Buy ingredients', 'Prepare meal', 'Set cooking time'",
"I notice a to-do list in the image. Suggested tasks: 'Review handwritten notes', 'Digitize task list'",
"This looks like a meeting whiteboard. Suggested tasks: 'Follow up on action items', 'Schedule next meeting'"
);
return scenarios(Math.floor(Math.random() * scenarios.length));
};
return (
AI Image Task Creator
Upload an image and let GPT-5's vision capabilities suggest relevant tasks
{imageAnalysis && (
GPT-5 Analysis Results:
{imageAnalysis}
)}
);
};
export default ImageTaskCreator;
Mi reseña
Luego de usar GPT-5 desde su impulso, estoy positivamente sorprendido por lo bueno que es. El código que se le ocurrió no es solo servible, el que puse en producción tenía un manejo de errores adecuado, tipos de mecanografías completas y optimizaciones de rendimiento que ni siquiera solicité. Le di una captura de pantalla de CSS roto y un dictamen instantáneo, e instantáneamente solucionó el problema de FlexBox. GPT-5 AI multimodal es impresionante. A diferencia de GPT-4, que a menudo «olvidó» el contexto, este logró persistir toda la estructura del tesina de 300 líneas en contexto para toda la sesión. Dispara, a veces se figura demasiado para un problema, y a veces se vuelve prolongado cuando quiero soluciones rápidas, pero esas son gruesas.
Veredicto final: 9 de 10
Esta es la primera IA que me hizo comprobar que estoy codificando adjunto a un desarrollador senior que nunca duerme, nunca juzga mis preguntas ingenuas y ha erudito cada Desbordamiento de la pila respuesta alguna vez escrito. Los desarrolladores junior aprenderán más rápido que nunca, los desarrolladores senior se centrarán más en la bloque, mientras que GPT-5 clavará la caldera con perfección. Luego de probar el flujo de trabajo de ampliación de software asistido por GPT-5 en Cursor, simplemente no hay que retornar a codificar sin él. Lo que resiste un 10 consumado en este momento es que necesito tirarlo en proyectos empresariales más grandes, pero a partir de este momento? Esto cambia todo para los entusiastas de la tecnología y los desarrolladores por igual.
Rendimiento del mundo positivo: GPT-5 vs modelos anteriores
Luego de tener lugar horas con GPT-5, tuve que hacer una comparación contra GPT-4. Hay una gran diferencia cuando se proxenetismo de la corrección de errores GPT-5 y las tareas de razonamiento complejas.
Calidad y comprensión del código
La comprensión del contexto del código por GPT-5 es positivamente buena. Cuando le pedí que refactorara algunos componentes reaccionados complejos, no solo cambió el código:
Explicó las implicaciones de rendimiento de cada cambio
Sugirió mejores interfaces de mecanografiado
Se agregó límites de error adecuados
Agregó algunas mejoras de accesibilidad en las que ni siquiera había pensado
La ventana de contexto GPT-5 de 400k tokens textualmente le permite pegar todo su tesina y persistir el contexto a lo generoso de la conversación. Puse esto a la prueba con un tesina React de 50 archivos, y entendió perfectamente las relaciones entre diferentes componentes.
Superpoderes de depuración
Un excelente ejemplo de razonamiento de IA para la depuración con GPT-5 es que no solo corre los errores de sintaxis. En cambio, comprende la intención de la función. Aquí hay una sesión de depuración positivo:
Aquí estaba mi función de buggy:
const calculateTaskScore = (task) => {
let score = 0;
if (task.priority = 'high') score += 10; // BUG: assignment instead of comparison
if (task.dueDate < new Date()) score += 5;
return score / task.description.length; // BUG: potential division by zero
}
GPT-5 no solo solucionó los problemas de sintaxis, sino que todavía explicó:
El error de asignación y cómo causa problemas
La división potencial por error cero
Moral de entrada sugerida
Recomendados cálculos de puntuación más robustos
Incluso la prevención de pruebas unitarias de regresiones
Por qué esto cambia todo para los desarrolladores
Tener paso a GPT-5 a través del cursor no se proxenetismo solo de codificar más rápido; Se proxenetismo de elaborar radicalmente el ampliación de software. El nuevo maniquí AI GPT-5 comprende no solo lo que desea hacer, sino todavía por qué quiere hacerlo.
El sensación acelerador de enseñanza
Para un desarrollador junior, es similar a un desarrollador senior que combina programación con él/ella 24/7. GPT-5 no solo escribe código: todavía enseña. Proporciona explicaciones, enfoques alternativos y mejores prácticas con cada alternativa.
Para los desarrolladores senior, es como tener un colega súper informado que ha erudito cada estancia de documentación, tutorial y hilo de desbordamiento de pila. A su vez, estas funcionalidades de ampliación de software GPT-5 permiten a los desarrolladores superiores liberar sus mentes para la bloque y la resolución creativa de problemas.
Más allá de la engendramiento de código
Lo que más me impresionó no fue el maniquí de codificación GPT-5 que generaba un pensamiento cardinal sino decisivo. Cuando lo tuve, ayúdame a diseñar un esquema de cojín de datos, pensó:
Requisitos de escalabilidad futura
Patrones de consulta comunes
Estrategias de optimización de índice
Desafíos de consistencia de datos
Estrategias de migración para cambios de esquema
Este tipo de pensamiento completo es la esencia para poder diferenciar a GPT-5 de sus predecesores.
Aprovechando al mayor su experiencia GPT-5
Luego de una prueba extensa, estas son mis recomendaciones para maximizar los poderes GPT-5:
Ingeniería rápida para desarrolladores
Ser específico sobre el contexto: A diferencia de cualquier cosa como «arreglar este código», haga poco más concreto, como «este componente React tiene una fuga de memoria porque el sensación de uso no limpia los oyentes de eventos. Aquí está el componente (Pegar código)».
Explicaciones de la demanda: Siempre haga un seguimiento con «Explique su razonamiento» para que comprenda cómo la IA tomó esa atrevimiento.
Solicitar múltiples soluciones: «Muéstrame 3 formas diferentes de resolver esto, con pros y contras para cada uno».
Rendir la gran capacidad de contexto
La ventana de contexto GPT-5 400K es un serio cambio de solaz. Cargue toda la estructura de su tesina y solicite:
Revisiones de bloque
Sugerencias de optimización de componentes cruzados
Mejoras de consistencia en la cojín de código
Evaluaciones de vulnerabilidad de seguridad
Conclusión: ¿Vale la pena GPT-5?
Habiéndose profundizado profundamente, mi cachas opinión es que todo el zumbido de tendencias GPT-5 está proporcionado justificado. Es una gran experiencia de ampliación para desarrollos verdaderamente futuristas que combinan características de GPT-5: enorme ventana de contexto, razonamiento multimodal y reformista.
Increíble es el hecho de que tenemos paso sin cargo a GPT-5 a través de cursor durante esta escalón de impulso. Si eres un desarrollador y no has probado esto, te estás perdiendo lo que potencialmente puede ser el longevo impulso de productividad.
Estrategista y comunicador de contenido técnico con una término de experiencia en creación y distribución de contenido en los medios nacionales, el gobierno de la India y las plataformas privadas
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