تم استخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMS) مثل GPT-4 بشكل متزايد لأتمتة مهام الترميز المختلفة في بيثون ، مما يوفر الكفاءة والسهولة في تنفيذ أنشطة البرمجة المعقدة أو المتكررة. فيما يلي أمثلة في العالم الحقيقي والسيناريوهات النموذجية حيث تم تطبيق LLMS لأتمتة سير عمل الترميز باستخدام Python:
أحد التطبيقات الشائعة هو أتمتة تحويل ومعالجة تنسيقات البيانات. على سبيل المثال ، يتعامل المستخدمون مع جداول HTML ويحتاجون إلى تحويلها إلى ملفات JSON لمعالجة البيانات أو إعادة استخدامها بسهولة في مكان آخر. من خلال وصف الإدخال الدقيق (جدول HTML) والإخراج المطلوب (ملف JSON) ، يمكن لـ LLM إنشاء البرامج النصية Python تلقائيًا تتعامل مع تحليل HTML وهيكلة البيانات بتنسيق JSON. هذا يزيل الحاجة إلى الترميز اليدوي ويسمح حتى لغير المبرمجين بأداء مثل هذه التحولات بفعالية. وبالمثل ، فإن استخراج معلومات محددة ، مثل عناوين البريد الإلكتروني من ملف نصي ، هو مهمة أتمتة متكررة أخرى. يتيح تقديم موجه يطلب من برنامج Python Trimp لتحديد وجمع عناوين البريد الإلكتروني باستخدام التعبيرات العادية LLM إنشاء شفرة متخصصة لأتمتة هذا الاستخراج وحفظ النتائج بتنسيق قابل للاستخدام.
هناك استخدام قيمة آخر لـ LLMS هو في أتمتة تحليل استجابات المسح المخزنة في ملفات CSV. على سبيل المثال ، يعد حساب حوادث الإجابات مثل "نعم" أو "لا" على أسئلة معينة مهمة مملة عند القيام بها يدويًا. من خلال توجيه LLM لإنتاج رمز Python الذي يقرأ CSV ويسلق استجابات الاستطلاع ، يكتسب المستخدم حلاً فوريًا يتطلب معرفة البرمجة والوقت للتطوير. هذا النمط من استخدام LLMS لإنشاء رمز لمهام تلخيص البيانات البسيطة أو تحويلات التحويل واسعة الانتشار في السياقات الإدارية والتحليلية.
استخدم المطورون أيضًا LLMS لتسريع كتابة وظائف Python المخصصة لأغراض أكثر تقدماً وتحديدًا. غالبًا ما يعطي موجه مفصل تحديد توقيع الوظيفة والسلوك رمزًا وظيفيًا بسرعة. على سبيل المثال ، تضمنت سير عمل واحد طلب وظيفة Python غير المتزامنة لتنزيل ملف إلى دليل مؤقت ، والتحقق من حجمه ، وتأكيد عمليات فحص الصلاحية باستخدام أوامر SQLite. أنتجت LLM الكود بسرعة ، مما يوفر وقتًا كبيرًا مقارنة بالبحث يدويًا وتنفيذ الوظائف الدقيقة. يوضح هذا المثال كيف يمكن أن تعمل LLMs كمساعدين للترميز الرقمي ، وترجمة أوصاف عالية المستوى بسرعة إلى وظائف تم اختبارها المحسنة لمكتبات معينة مثل Asyncio و HTTPX.
إن توليد رمز الاختبار والتحقق هو مجال آخر حيث تتألق LLMs. بعد إنشاء الكود الرئيسي ، غالبًا ما يطالب المطورون LLM بكتابة اختبارات الوحدة باستخدام الأطر الشهيرة مثل PYTest. يضمن هذا الجيل الترادفي عدم إنتاج الكود الآلي فحسب ، بل يأتي أيضًا مع إجراءات التحقق ، مما يزيد من الموثوقية وسرعة دورة حياة تطوير البرمجيات. قدرة LLM على تذكر أفضل الممارسات الشائعة ، والتعامل مع سيناريوهات الاستثناء ، وإضافة وثائق تعمل على زيادة جودة الرمز.
يسلط البحث في تغيير الكود الآلي وإعادة تمييزه الضوء على قوة LLMS. تستخدم أدوات مثل Pycraft LLMs لإنشاء متغيرات رمز متعددة للتعبيرات البرمجية المعطاة ، وتغطي المتغيرات غير المرئية مع أنماط النحوية المختلفة. يسهل هذا النهج تعديلات الكود الآلي ، وتحديد الأخطاء ، وإعادة تهيئة تتكيف مع نية المطور مع ضمان صحة وتطبيق. باستخدام اختبارات ثابتة وديناميكية ، يقوم النظام بتصفية المتغيرات المفيدة من تلك الخاطئة ، مما يعرض كيف يمكن LLMs أتمتة مهام هندسة البرمجيات المعقدة إلى جانب كتابة البرامج النصية المعزولة.
في أتمتة مكان العمل ، قام الكثيرون بتسخير LLMs للمهام الروتينية ولكن المؤثر. تتضمن الأمثلة المذكورة في البيئات المهنية أتمتة استخراج عناوين URL أو البيانات الوصفية الأخرى من تاريخ الالتزام في مستودعات الكود ، وإنشاء تقارير ، وإنشاء نصوص إدارية تبسيط العمليات اليومية. من خلال الجمع بين البرامج النصية للبيثون التي تم إنشاؤها بواسطة LLM مع أصول البيانات والرمز الحالية ، يبلغ المستخدمون عن وفورات زمنية كبيرة وكفاءة محسنة ، وغالبًا ما تثير إعجاب الزملاء وتطور الحلول الآلية المنتجة باستخدام مطالبات اللغة الطبيعية.
علاوة على ذلك ، تقوم بعض المشاريع بتنفيذ نماذج عمل كبيرة (LAMS) حيث يحدد المستخدمون إجراءات Python المخصصة المدمجة مع LLMs لأداء المهام ذات الطبقات والمعقدة. تمكن هذه الوحدات المشفرة بالثعبان غير الخبراء من استدعاء وظائف متطورة ببساطة عن طريق استخدام أوامر اللغة الطبيعية بوساطة من خلال LLMs ، وتوسيع نطاق الأتمتة إلى مجالات المشكلات المتنوعة. تشمل حزم Python شائعة الاستخدام في هذه السيناريوهات BeautifulSoup للتجريف ، و urllib3 ، وطلبات مكالمات HTTP ، و pyyaml للتعامل مع التكوين.
عالم عملي آخر هو إنشاء وكلاء يقومون بإنشاء رمز وتنفيذه وتتحقق وتصحيح الأخطاء تلقائيًا. تنشئ الأنظمة التي تجمع بين LLMs مع بيئات التنفيذ سير عمل دوري حيث يكتب الوكيل رمزًا لحل مهمة معينة ، ويديرها للتحقق من النجاح أو الخطأ ، وإذا لزم الأمر ، فإن مراجعة الكود بشكل تكراري حتى يتم تحقيق النتيجة المقصودة. تجسد هذه الحلقات الآلية لتوليد الرموز وحلقات التغذية المرتدة كيفية تمديد LLMs من قابلية استخدامها من كتابة التعليمات البرمجية المستقلة لإكمال أتمتة حل المهام مع الحد الأدنى من الرقابة البشرية.
باختصار ، تشمل أمثلة في العالم الحقيقي لأتمتة مهام الترميز مع LLMs في Python:
- تحويل البيانات المهيكلة مثل جداول HTML إلى JSON.
- استخراج معلومات محددة مثل رسائل البريد الإلكتروني من الملفات النصية.
- تلخيص أو حساب الاستجابات ضمن بيانات المسح القائمة على CSV.
- توليد وظائف غير متزامنة معقدة مع التحقق من الصحة ومعالجة الأخطاء.
- كتابة اختبارات الوحدة تلقائيًا للتحقق من التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها.
- أتمتة إعادة إنشاء رمز وإصلاحات الأخطاء باستخدام توليد المتغيرات النحوية.
- استخراج عناوين URL أو البيانات الوصفية من نظام التحكم في الإصدار.
-نشر وحدات الإجراء القابلة للتنمية في المستخدم في أطر التشغيل الآلي التي تعتمد على LLM.
-تنفيذ عوامل تنفيذ الكود التنفيذي التي تقوم بتحسين مخرجاتها بشكل مستقل.