ما هي بعض الأمثلة الواقعية لأتمتة مهام البرمجة باستخدام LLMs في Python

1. أتمتة استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات: يمكن استخدام LLMs لإنشاء تعليمات برمجية تتفاعل مع واجهات برمجة التطبيقات الخارجية. على سبيل المثال، يمكنك استخدام OpenAI API وPython لإنشاء تعليمات برمجية تقوم باستدعاء واجهة برمجة تطبيقات الطقس وطباعة درجة الحرارة الحالية في مدينة معينة. يمكن القيام بذلك عن طريق صياغة موجه يوجه LLM للتركيز على الجوانب ذات الصلة بالمهمة وإنشاء الكود اللازم[1].

2. أتمتة إنشاء الأكواد : يمكن استخدام LLMs لإنشاء أنظمة برمجية كاملة من المتطلبات عالية المستوى. على سبيل المثال، يمكنك استخدام LLM لإنشاء جميع الملفات المصدر المطلوبة مرة واحدة، ثم اختبار النظام الناتج وتحسينه بناءً على نتائج الاختبار. يمكن لهذا النهج أن يقلل بشكل كبير من الوقت والجهد اللازمين لمهام البرمجة[3].

3. الضبط الدقيق لبرامج LLM لمهام محددة: يمكنك ضبط نموذج LLM موجود مثل DistilBERT باستخدام تقنيات مثل LoRA لتخصيصه لمهام معينة متعلقة بالبرمجة، مثل إنشاء الكود أو تلخيص الكود أو تصنيف الكود . وهذا يمكن أن يعزز أداء النموذج ودقته لمهام محددة[4].

4. استخدام LLM كمساعدين افتراضيين: يمكن أن يعمل حاملو LLM كمساعدين افتراضيين أذكياء يكتبون التعليمات البرمجية. على سبيل المثال، يمكنك استخدام OpenAI API وPython لإنشاء تعليمات برمجية تتفاعل مع واجهات برمجة التطبيقات الخارجية، مثل إجراء استدعاء API للطقس. يمكن لـ LLM إنشاء وظائف أو كائنات قابلة لإعادة الاستخدام والتي يمكن دمجها في قاعدة التعليمات البرمجية الخاصة بك[5].

5. أتمتة تحسين التعليمات البرمجية : يمكن استخدام LLMs لتحسين التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها من خلال تحديد ومعالجة المشكلات المحتملة مثل الوظائف غير المنفذة أو حزم الاستيراد المفقودة. يمكن القيام بذلك عن طريق استخدام LLM لتحسين كود المصدر بناءً على نتائج الاختبار التلقائي[3].

توضح هذه الأمثلة كيف يمكن دمج LLMs في سير عمل Python لأتمتة مهام البرمجة المختلفة، بدءًا من إنشاء التعليمات البرمجية وحتى تحسينها واختبارها. من خلال الاستفادة من قدرات LLM من خلال الهندسة السريعة والتكامل الدقيق، يمكنك تعزيز إنتاجيتك بشكل كبير كمطور Python.