¿Cómo puedo usar LLM para automatizar tareas de codificación de rutina en Python?

1. Asistente virtual para el desarrollo de Python: los LLM pueden funcionar como asistentes virtuales inteligentes que pueden ayudar con la codificación y depuración de algunas tareas sencillas y rutinarias. Puede utilizar la API de OpenAI y Python para generar código que interactúe con API externas, como realizar una llamada a la API meteorológica. El LLM puede generar funciones u objetos reutilizables que pueden integrarse en su código base.[2]

2. Ingeniería rápida para tareas de codificación: las técnicas efectivas de ingeniería rápida pueden mejorar significativamente la generación de código para tareas específicas. Esto implica elaborar indicaciones que guíen al LLM a centrarse en los aspectos más relevantes de una consulta de codificación, reduciendo la información irrelevante y aumentando la precisión del código generado.[3]

3. Integración de LLM como funciones de Python: herramientas como Magentic le permiten integrar perfectamente LLM como funciones de Python utilizando decoradores como `@prompt`. Esto facilita el aprovechamiento de los LLM para tareas como iterar sobre una lista y generar descripciones simultáneamente, o hacer que el LLM llame a sus propias funciones de Python.[4]

4. Codificación y pruebas automatizadas: las investigaciones han demostrado que los LLM se pueden utilizar para generar automáticamente sistemas de software completos a partir de requisitos de alto nivel. Se solicita al LLM que genere todos los archivos fuente requeridos a la vez, y luego el sistema prueba automáticamente el código y lo refina según los resultados de la prueba.[5]

5. Ajuste de LLM para tareas de codificación específicas: puede ajustar un modelo de LLM existente como DistilBERT utilizando técnicas como LoRA para especializarlo en tareas específicas relacionadas con la codificación, como generación de código, resumen de código o código. clasificación.[5]

La clave es aprovechar las capacidades de los LLM a través de una ingeniería cuidadosa y rápida y una integración en sus flujos de trabajo de Python. Esto puede ayudar a automatizar muchas tareas de codificación repetitivas y aumentar su productividad como desarrollador de Python.