Große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4 wurden zunehmend verwendet, um verschiedene Codierungsaufgaben in Python zu automatisieren, um Effizienz zu bieten und komplexe oder sich wiederholende Programmieraktivitäten zu erleichtern. Im Folgenden finden Sie Beispiele und typische Szenarien, in denen LLMs angewendet wurden, um die Codierungsworkflows mithilfe von Python zu automatisieren:
Eine gemeinsame Anwendung ist die Automatisierung der Konvertierung und Behandlung von Datenformaten. Beispielsweise befassen sich Benutzer mit HTML -Tabellen und müssen sie in JSON -Dateien umwandeln, um die Daten an anderer Stelle einfach zu manipulieren oder wiederzuverwenden. Durch die Beschreibung der genauen Eingabe (eine HTML -Tabelle) und der gewünschten Ausgabe (eine JSON -Datei) kann ein LLM Python -Skripte automatisch generieren, die das Parsen des HTML und die Strukturierung der Daten im JSON -Format verarbeiten. Dadurch wird die Bedarf an manueller Codierung beseitigt und ermöglicht es selbst Nichtprogrammern, solche Transformationen effektiv durchzuführen. In ähnlicher Weise ist das Extrahieren spezifischer Informationen wie E -Mail -Adressen aus einer Textdatei eine weitere häufige Automatisierungsaufgabe. Die Bereitstellung einer Aufforderung, die ein Python -Skript bittet, um E -Mail -Adressen mit regelmäßigen Ausdrücken zu identifizieren und zu sammeln, ermöglicht es dem LLM, spezialisierte Code zu generieren, um diese Extraktion zu automatisieren und die Ergebnisse in einem verwendbaren Format zu speichern.
Eine weitere wertvolle Verwendung von LLMs ist die Automatisierung der in CSV -Dateien gespeicherten Umfrageantworten. Zum Beispiel ist das Zählen von Antworten wie "Ja" oder "Nein" auf bestimmte Fragen eine mühsame Aufgabe, wenn man manuell ausgeführt wird. Durch die Erstellung eines LLM, um Python -Code zu erstellen, der den CSV liest und die Umfrageantworten überlasst, erhält ein Benutzer eine sofortige Lösung, die sonst Programmierkenntnisse und Zeit für die Entwicklung erfordern würde. Dieses Muster der Verwendung von LLMs zum Generieren von Code für einfache Datenübersicht oder Transformationsaufgaben ist in administrativen und analytischen Kontexten weit verbreitet.
Entwickler haben auch LLMs verwendet, um das Schreiben benutzerdefinierter Python -Funktionen für fortschrittlichere und spezifischere Zwecke zu beschleunigen. Eine detaillierte Eingabeaufforderung, in der die Funktionssignatur und das Verhalten angeben, ergibt häufig einen Funktionscode schnell. Ein Workflow beinhaltete beispielsweise eine asynchrone Python -Funktion, um eine Datei in ein temporäres Verzeichnis herunterzuladen, ihre Größe zu überprüfen und die Gültigkeitsprüfungen mithilfe von SQLite -Befehlen zu bestätigen. Der LLM produzierte den Code schnell und spart im Vergleich zur manuellen Erforschung und Implementierung der genauen Funktionalität erhebliche Zeit. Dieses Beispiel zeigt, wie LLMs als digitale Codierungsassistenten fungieren können und schnell auf hohe Ebene in funktionierende und testete Funktionen übersetzt werden, die für bestimmte Bibliotheken wie Asyncio und HTTPX optimiert sind.
Die Erzeugung des Tests und Validierungscode ist ein weiterer Bereich, in dem LLMs glänzen. Nach dem Generieren des Hauptcodes fordern Entwickler das LLM häufig auf, Unit -Tests mit beliebten Frameworks wie PyTest zu schreiben. Diese Tandem -Generation stellt sicher, dass der automatisierte Code nicht nur erzeugt wird, sondern auch mit Überprüfungsverfahren enthält, wodurch die Zuverlässigkeit erhöht und den Lebenszyklus der Softwareentwicklung beschleunigt wird. Die Fähigkeit des LLM, sich an häufige Best Practices zu erinnern, Ausnahmszenarien zu bearbeiten und Dokumentation hinzuzufügen, verbessert die Codequalität weiter.
Untersuchungen zur Änderung des automatisierten Codes und der Refactoring unterstreichen auch die Leistung von LLMs. Tools wie Pycraft verwenden LLMs, um mehrere Codevarianten für bestimmte Programmierungen zu generieren und unsichtbare Varianten mit unterschiedlichen syntaktischen Stilen abzudecken. Dieser Ansatz erleichtert automatisierte Code -Änderungen, Fehlerbehebungen und Refactoring, die sich an die Absicht des Entwicklers anpassen und gleichzeitig die Korrektheit und Anwendbarkeit sicherstellen. Mit statischen und dynamischen Tests filtern die Systeme nützliche Varianten von fehlerhaften und zeigen, wie LLMs komplexe Software -Engineering -Aufgaben über das Schreiben isolierter Skripte automatisieren können.
In der Automatisierung am Arbeitsplatz haben viele LLMs für routinemäßige, aber wirkungsvolle Aufgaben genutzt. Beispiele, die in professionellen Umgebungen gemeldet wurden, umfassen die Automatisierung der Extraktion von URLs oder anderen Metadaten aus Bekanntheit von Geschichten in Code -Repositories, Generieren von Berichten und Erstellen von Verwaltungsskripten, die den täglichen Betrieb vereinfachen. Durch die Kombination von LLM-generierten Python-Skripten mit vorhandenen Daten- und Code-Assets melden Benutzer erhebliche Zeiteinsparungen und verbesserte Effizienz, wobei die Kollegen häufig mit der Raffinesse der automatisierten Lösungen beeindruckt, die mithilfe von natürlichen Sprachanforderungen erstellt wurden.
Darüber hinaus implementieren einige Projekte große Aktionsmodelle (LAMS), bei denen Benutzer benutzerdefinierte Python -Aktionen definieren, die in LLMs integriert sind, um Schicht- und komplexe Aufgaben auszuführen. Diese pythoncodierten Module ermöglichen die Nicht-Experten, um ausgefeilte Funktionen aufzurufen, indem sie einfach durch LLM vermittelte natürliche Sprachbefehle verwenden und den Umfang der Automatisierung zu unterschiedlichen Problemdomänen vergrößern. Zu den häufig verwendeten Python -Paketen in diesen Szenarien gehören BeautifulSoup zum Scraping, Urllib3, Anfragen nach HTTP -Aufrufen und Pyyaml für die Konfigurationsbehandlung.
Ein weiterer praktischer Bereich ist die Schaffung von Agenten, die automatisch den Code generieren, ausführen, verifizieren und Debuggen debuggen. Systeme, die LLMs mit Ausführungsumgebungen kombinieren, erstellen cyclische Workflows, in denen der Agent Code schreibt, um eine bestimmte Aufgabe zu lösen, ihn zum Überprüfen auf Erfolg oder Fehler ausführt, und überarbeitet bei Bedarf den Code iterativ, bis das beabsichtigte Ergebnis erreicht ist. Diese automatisierten Codegenerierung und Feedback-Loops veranschaulichen, wie LLMs ihre Benutzerfreundlichkeit durch das Schreiben von eigenständigem Code erweitern, um die Automatisierung der Aufgabenlösung mit minimaler menschlicher Aufsicht zu vervollständigen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Beispiele für die Automatisierung der Codierungsaufgaben mit LLMs in Python: gehören:
- Strukturierte Daten wie HTML -Tabellen in JSON umwandeln.
- Extrahieren spezifischer Informationen wie E -Mails aus Textdateien.
- Abfassen oder Zählen von Antworten in CSV-basierten Umfragedaten.
- Generieren komplexer asynchroner Funktionen mit Validierung und Fehlerbehandlung.
- Automatisch Schreiben von Unit -Tests, um den generierten Code zu überprüfen.
- Automatisieren von Code -Refactoring- und Fehlerbehebungen mithilfe der Erzeugung von syntaktischen Varianten.
- Extrahieren von URLs oder Metadaten aus dem Versionskontrollsystem.
-Bereitstellung von Aktionsmodulen für Benutzer-an-an-llm-gesteuerte Automatisierungsframeworks.
-Implementierung von Agenten für die Erzeugung von Codegenerierung und Ausmaß, die ihre Ausgaben autonom verfeinern.