I modelli di grandi dimensioni (LLM) come GPT-4 sono stati sempre più impiegati per automatizzare varie attività di codifica in Python, offrendo efficienza e facilità nell'esecuzione di attività di programmazione complesse o ripetitive. Di seguito sono riportati esempi del mondo reale e scenari tipici in cui LLM sono stati applicati per automatizzare i flussi di lavoro di codifica usando Python:
Un'applicazione comune è automatizzare la conversione e la gestione dei formati di dati. Ad esempio, gli utenti affrontano le tabelle HTML e devono trasformarle in file JSON per manipolare o riutilizzare facilmente i dati altrove. Descrivendo l'esatto input (una tabella HTML) e l'output desiderato (un file JSON), un LLM può generare automaticamente script di Python che gestisce l'analisi dell'HTML e strutturando i dati in formato JSON. Ciò rimuove la necessità di codifica manuale e consente anche ai non programmatori di eseguire tali trasformazioni in modo efficace. Allo stesso modo, estrarre informazioni specifiche, come gli indirizzi e -mail da un file di testo, è un'altra frequente attività di automazione. Fornire un prompt che chiede a uno script Python di identificare e raccogliere indirizzi e -mail utilizzando espressioni regolari consente a LLM di generare codice specializzato per automatizzare questa estrazione e salvare i risultati in un formato utilizzabile.
Un altro uso prezioso di LLMS è nell'automazione dell'analisi delle risposte al sondaggio memorizzate nei file CSV. Ad esempio, il conteggio delle eventi di risposte come "sì" o "no" su domande particolari è un compito noioso se fatto manualmente. Instrutando un LLM a produrre un codice Python che legge il CSV e racconta le risposte al sondaggio, un utente ottiene una soluzione immediata che altrimenti richiederebbe la conoscenza e il tempo di programmazione per lo sviluppo. Questo modello di utilizzo di LLM per generare codice per semplici compiti di riepilogo dei dati o trasformazione è diffuso in contesti amministrativi e analitici.
Gli sviluppatori hanno anche utilizzato LLM per accelerare la scrittura di funzioni di pitone personalizzate per scopi più avanzati e specifici. Un prompt dettagliato che specifica la firma e il comportamento della funzione spesso produce rapidamente il codice funzionale. Ad esempio, un flusso di lavoro prevedeva la richiesta di una funzione Python asincrona per scaricare un file su una directory temporanea, verificarne le dimensioni e confermare i controlli di validità utilizzando comandi SQLite. L'LLM ha prodotto rapidamente il codice, risparmiando un tempo sostanziale rispetto alla ricerca e all'implementazione manuale della funzionalità precisa. Questo esempio dimostra come LLMS può fungere da assistenti di codifica digitale, traducendo rapidamente descrizioni di alto livello in funzioni di lavoro e testate ottimizzate per particolari librerie come Asyncio e HTTPX.
La generazione del codice di test e di convalida è un'altra area in cui LLMS brillano. Dopo aver generato il codice principale, gli sviluppatori spesso spingono l'LLM a scrivere test unitari utilizzando quadri popolari come Pytest. Questa generazione in tandem garantisce che il codice automatizzato non sia solo prodotto, ma viene anche fornito con procedure di verifica, aumentando l'affidabilità e accelerando il ciclo di vita dello sviluppo del software. La capacità della LLM di ricordare le migliori pratiche comuni, gestire scenari di eccezione e aggiungere la documentazione migliora ulteriormente la qualità del codice.
La ricerca sulla modifica e il refactoring automatizzato evidenzia anche il potere degli LLM. Strumenti come Pycraft utilizzano LLM per generare più varianti di codice per determinati idiomi di programmazione, che coprono varianti invisibili con diversi stili sintattici. Questo approccio facilita le modifiche automatizzate del codice, la correzione dei bug e il refactoring che si adattano all'intento dello sviluppatore garantendo alla correttezza e applicabilità. Impiegando test statici e dinamici, i filtri di sistema filtrano varianti utili da quelle errate, mostrando come LLMS può automatizzare compiti complessi di ingegneria del software oltre a scrivere script isolati.
Nell'automazione sul posto di lavoro, molti hanno sfruttato LLM per compiti di routine ma di grande impatto. Esempi riportati in ambienti professionali includono l'automazione dell'estrazione di URL o altri metadati da storie di commit nei repository di codice, generazione di report e creazione di script amministrativi che semplificano le operazioni quotidiane. Combinando gli script di Python generati da LLM con i dati esistenti e le risorse di codice, gli utenti riportano un risparmio significativo e un miglioramento dell'efficienza, spesso impressionando i colleghi con la raffinatezza delle soluzioni automatizzate prodotte utilizzando istruzioni in linguaggio naturale.
Inoltre, alcuni progetti implementano grandi modelli di azione (LAMS) in cui gli utenti definiscono azioni Python personalizzate integrate con LLMS per eseguire compiti a strati e complessi. Questi moduli codificati da Python consentono di non esperti di invocare funzionalità sofisticate semplicemente usando comandi di linguaggio naturale mediati attraverso LLM, allargando l'ambito dell'automazione a vari domini problematici. I pacchetti di Python comunemente usati in questi scenari includono bellissimo panoramica per raschiatura, URLIB3, richieste per chiamate HTTP e PyyAML per la gestione della configurazione.
Un altro regno pratico è la creazione di agenti che generano, eseguono, verificano e debug il codice automaticamente. I sistemi che combinano LLMS con gli ambienti di esecuzione creano flussi di lavoro ciclici in cui l'agente scrive il codice per risolvere una determinata attività, lo eseguono per verificare il successo o l'errore e, se necessario, rivede iterativamente il codice fino a quando il risultato previsto non viene raggiunto. Questi cicli automatizzati di generazione e feedback esemplificano il modo in cui gli LLM estendono la loro usabilità dalla scrittura di codice autonomo per completare l'automazione della risoluzione delle attività con una supervisione umana minima.
In sintesi, gli esempi del mondo reale di automazione delle attività di codifica con LLM in Python includono:
- Trasformare dati strutturati come le tabelle HTML in JSON.
- Estrarre informazioni specifiche come e -mail da file di testo.
- Riassumendo o contando le risposte all'interno dei dati di sondaggio basati su CSV.
- Generare funzioni asincrone complesse con validazione e gestione degli errori.
- Scrivere automaticamente i test unitari per verificare il codice generato.
- Automatizzare il refactoring del codice e le correzioni di bug utilizzando la generazione di varianti sintattiche.
- Estrazione di URL o metadati da storie di commit del sistema di controllo della versione.
-Distribuzione dei moduli di azione-restrizione utente nei quadri di automazione guidati da LLM.
-Implementazione di agenti di debugging della generazione di generazione di codice che perfezionano autonomamente i loro output.