ฉันจะใช้ LLMS เพื่อทำงานการเข้ารหัสเป็นประจำโดยอัตโนมัติใน Python

สร้างรหัสรูทีนโดยอัตโนมัติ

หนึ่งในการใช้งานที่พบบ่อยที่สุดของ LLMs ในการพัฒนา Python คือการสร้างรหัสซ้ำและหม้อไอน้ำโดยอัตโนมัติ งานการเขียนโปรแกรมจำนวนมากเกี่ยวข้องกับการเขียนโครงสร้างที่คล้ายกันซ้ำ ๆ เช่นเทมเพลตคลาสรหัสการตรวจสอบความถูกต้องอินพุตตัวจัดการเส้นทาง API หรือฟังก์ชั่นยูทิลิตี้แบบง่าย Instead of typing these out manually, developers can describe the functionality they want in plain English, and the LLM generates clean and functional Python code snippets.

ตัวอย่างเช่นคุณอาจขอให้ผู้ช่วยสร้างคลาส Python ที่มีคุณสมบัติและวิธีการบางอย่างหรือสร้างเส้นทาง API ขวดสำหรับการจัดการคำขอโพสต์ HTTP LLM จะสร้างรหัสเต็มตามพรอมต์ภาษาธรรมชาติของคุณ สิ่งนี้จะลดเวลาที่ใช้ในการเขียนรหัสฐานอย่างมากและช่วยให้นักพัฒนามุ่งเน้นไปที่ปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้น

นี่คือปฏิสัมพันธ์ทั่วไป:
- พรอมต์: "เขียนฟังก์ชั่น Python เพื่อคำนวณดอกเบี้ยทบต้นโดยใช้เงินต้นอัตราและเวลา"
- เอาต์พุต LLM: ฟังก์ชั่นที่ใช้อินพุตและส่งคืนดอกเบี้ยที่คำนวณได้พร้อมที่จะเรียกใช้หรือรวมเข้าด้วยกันทันที

การประมวลผลและการแปลงข้อมูลอัตโนมัติ

LLMS เก่งในการสร้างสคริปต์ Python ที่จัดการงานการประมวลผลข้อมูลทั่วไปเช่นการแยกไฟล์การแปลงรูปแบบข้อมูลการแยกข้อมูลและสรุปผลลัพธ์ ตัวอย่างเช่นหากคุณต้องการแปลงตาราง HTML เป็นไฟล์ JSON ให้แยกที่อยู่อีเมลออกจากไฟล์ข้อความโดยใช้นิพจน์ทั่วไปหรือนับการตอบแบบสำรวจเฉพาะจากข้อมูล CSV LLM สามารถสร้างรหัสที่ทำงานได้อย่างรวดเร็วตามคำอธิบายงานโดยละเอียด

การแจ้งให้ LLM มีข้อกำหนดอินพุตและเอาต์พุตที่ชัดเจนช่วยสร้างรหัสที่แม่นยำ ตัวอย่างเช่น:
- พรอมต์: "แยกที่อยู่อีเมลทั้งหมดออกจากไฟล์ข้อความและบันทึกไว้ในไฟล์ใหม่"
- สคริปต์ Python ที่สร้างขึ้นจะรวมถึงการอ่านไฟล์โดยใช้ regex เพื่อค้นหาอีเมลและการเขียนผลลัพธ์ทั้งหมดโดยไม่ต้อง coder จำเป็นต้องเขียนนิพจน์ regex ด้วยตนเอง

การดีบักและการแก้ไขปัญหารหัส

LLM เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการระบุและแก้ไขข้อผิดพลาดในรหัส Python โดยอัตโนมัติ คุณสามารถให้รหัสของคุณพร้อมกับข้อความแสดงข้อผิดพลาดหรือข้อมูลการติดตามและ LLM สามารถระบุข้อบกพร่องที่อาจเกิดขึ้นอธิบายลักษณะของข้อผิดพลาดในภาษาง่าย ๆ และแนะนำหรือให้รหัสแก้ไข ครอบคลุมทั้งข้อผิดพลาดทางไวยากรณ์และข้อผิดพลาดเชิงตรรกะที่อาจทำให้เกิดปัญหารันไทม์

ตัวอย่างเช่นการให้อาหารตัวอย่างโค้ด LLM ทำให้การหารด้วยศูนย์อาจแจ้งให้เพิ่มการตรวจสอบการป้องกันศูนย์ตัวหารหรือเงื่อนไขการวนรอบที่ถูกต้อง ข้อเสนอแนะทันทีนี้มีประโยชน์อย่างมากสำหรับผู้เริ่มต้นและผู้เชี่ยวชาญและลดเวลาการดีบักอย่างมีนัยสำคัญ

การปรับปรุงความสามารถในการอ่านรหัสและเอกสาร

งานการเข้ารหัสประจำมักจะรวมถึงการเขียนความคิดเห็นและเอกสารซึ่งอาจน่าเบื่อ LLMS สามารถเพิ่มเอกสารที่มีความหมายให้กับฟังก์ชั่นโดยอัตโนมัติความคิดเห็นแบบอินไลน์ไปยังส่วนรหัสที่ซับซ้อนและการจัดรูปแบบใหม่โดยรวมเพื่อการอ่านที่ดีขึ้น เพียงแค่ขอให้ LLM แสดงความคิดเห็นหรือฟอร์แมตรหัสนักพัฒนาจะได้รับผลลัพธ์ที่ช่วยในการบำรุงรักษาในอนาคตโดยไม่ต้องใช้ความพยายามด้วยตนเอง

ตัวอย่างเช่น:
- พรอมต์: "เพิ่มความคิดเห็นเชิงพรรณนาไปยังฟังก์ชั่น Python นี้และฟอร์แมตใหม่เพื่อการอ่าน"
- เอาต์พุต LLM: รหัสคำอธิบายประกอบพร้อมคำอธิบายของแต่ละขั้นตอนและการเยื้องที่สอดคล้องกัน

การปรับปรุงรหัสและคำแนะนำการเพิ่มประสิทธิภาพ

LLM สามารถแนะนำการปรับปรุงรหัสที่มีอยู่เพื่อให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นหรือสำนวน พวกเขาสามารถแนะนำโดยใช้ไลบรารี Python หรือคุณสมบัติภาษาที่เพิ่มประสิทธิภาพและการอ่านได้ This capability helps automate the routine task of code review and refinement without needing a human reviewer for every change.

รวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์การพัฒนา

เพื่อเพิ่มยูทิลิตี้สูงสุด LLMs สำหรับการเข้ารหัส Python สามารถรวมเข้ากับเครื่องมือการพัฒนาหรือเวิร์กโฟลว์ผ่าน API นักพัฒนาสามารถสร้างอินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่งหรือรวมผู้ช่วยเข้ากับโปรแกรมแก้ไขรหัสและ IDEs เพื่อสร้างการสร้างรหัสหรือการดีบักคำแนะนำแบบโต้ตอบทำให้ผู้ช่วยเสมือนเป็นส่วนหนึ่งของการเข้ารหัสประจำวัน

ตัวอย่างเช่นสคริปต์ Python อย่างง่ายที่ทำหน้าที่เป็นไคลเอนต์บรรทัดคำสั่งสำหรับ LLM API สามารถอนุญาตให้นักพัฒนาได้:
- พิมพ์พรอมต์ภาษาธรรมชาติที่อธิบายงานการเข้ารหัส
- รับตัวอย่างรหัส Python หรือคำอธิบายทันที
- คัดลอกแก้ไขและใช้รหัสได้อย่างราบรื่น

การตั้งค่านี้มีประสิทธิภาพสร้างผู้ช่วยการเข้ารหัสส่วนบุคคลที่ลดการพิมพ์ด้วยตนเองการเข้ารหัสซ้ำ ๆ และเวลาค้นหาที่ยาวนาน

ตัวอย่างงานการเข้ารหัสอัตโนมัติโดยใช้ LLMS

- การพัฒนา API: สร้าง Flask หรือ Django Route Handlers โดยอัตโนมัติรวมถึงการตรวจสอบความถูกต้องของอินพุตและการจัดรูปแบบการตอบสนองจากคำอธิบายงานง่าย ๆ
- การแยกวิเคราะห์ไฟล์: เขียนสคริปต์ Python เพื่ออ่านไฟล์ Excel, CSV หรือ JSON และแยกหรือสรุปข้อมูล
- การสร้างโค้ดตัวอย่าง: สร้างฟังก์ชั่นยูทิลิตี้เช่นรายการการเรียงลำดับของพจนานุกรมโดยคีย์เฉพาะฟังก์ชั่นการจัดการสตริงหรือการคำนวณทางคณิตศาสตร์
- รหัสทดสอบ: สร้างการทดสอบหน่วยสำหรับฟังก์ชั่นที่มีอยู่เพื่อให้ครอบคลุมการทดสอบโดยอัตโนมัติ
- การติดฉลากข้อมูล: ช่วยในการเตรียมชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับโดยสร้างป้ายกำกับหรือแท็กโดยอัตโนมัติตามคำอธิบาย

การตั้งค่าและการใช้ LLMS อย่างปลอดภัย

ในขณะที่ LLM ให้รหัส Python ที่รันได้ผู้ใช้จะต้องมีสภาพแวดล้อม Python ที่กำหนดค่าไว้อย่างเหมาะสมเพื่อเรียกใช้สคริปต์ ซึ่งรวมถึงการติดตั้งไลบรารีหรือโมดูลที่ต้องการที่อ้างอิงในรหัสที่สร้างขึ้น หากสคริปต์ที่สร้างขึ้นใช้ไลบรารีของบุคคลที่สามที่ไม่ได้ติดตั้งโปรแกรมจะเพิ่มข้อผิดพลาดดังนั้นการติดตั้งไลบรารีที่ต้องการหรือแจ้งให้ LLM สร้างรหัสโดยใช้โมดูลไลบรารีมาตรฐานเท่านั้น

มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะทดสอบรหัสที่สร้างขึ้นทั้งหมดอย่างละเอียดก่อนที่จะใช้ในการผลิตเพื่อหลีกเลี่ยงข้อบกพร่องที่อาจเกิดขึ้นหรือข้อผิดพลาดเชิงตรรกะ LLMs ใช้งานได้ดีที่สุดสำหรับงานที่กำหนดไว้อย่างดีและไม่สำคัญเว้นแต่ว่ารหัสจะได้รับการตรวจสอบอย่างระมัดระวัง

ข้อ จำกัด และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

- ขอบเขตของงาน: LLM ทำงานได้ดีที่สุดด้วยงานที่ชัดเจนและง่ายและสามารถต่อสู้กับตรรกะที่คลุมเครือหรือซับซ้อนมาก
- วิศวกรรมที่รวดเร็ว: คุณภาพของรหัสที่สร้างขึ้นนั้นขึ้นอยู่กับว่าผู้ใช้อธิบายงานได้ดีเพียงใด คำแนะนำเฉพาะเกี่ยวกับรูปแบบอินพุตเอาต์พุตที่คาดหวังและข้อ จำกัด ใด ๆ ปรับปรุงผลลัพธ์
- ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว: หลีกเลี่ยงการใช้ LLMs สำหรับการสร้างรหัสที่จัดการข้อมูลที่ละเอียดอ่อนหรือต้องใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยที่เข้มงวดโดยไม่ต้องตรวจสอบด้วยตนเอง
- การกำกับดูแลของมนุษย์: ตรวจสอบรหัสที่สร้างขึ้นเสมอเพื่อความถูกต้องประสิทธิภาพและความปลอดภัยก่อนการใช้งาน

วิธีเริ่มต้นอัตโนมัติด้วย LLMs ใน Python

1. เลือกผู้ให้บริการ LLM ที่มีการสนับสนุน Python API
2. ตั้งค่าสภาพแวดล้อม Python ของคุณด้วยไลบรารีที่จำเป็นเช่น `คำขอ 'สำหรับการโทร API
3. เขียนสคริปต์ขั้นต่ำที่ส่งงานแจ้งให้ LLM และประมวลผลตัวอย่างโค้ดที่ได้รับ
4. ทดลองด้วยสไตล์ที่พร้อมท์ที่แตกต่างกันเพื่อค้นหาสิ่งที่สร้างรหัสที่ดีที่สุดสำหรับความต้องการของคุณ
5. ค่อยๆรวมผู้ช่วยในเวิร์กโฟลว์ประจำวันของคุณสำหรับงานเช่นการสร้างรหัสการดีบักและเอกสาร