Modelos de grandes idiomas (LLMs) como o GPT-4 têm sido cada vez mais empregados para automatizar várias tarefas de codificação no Python, oferecendo eficiência e facilidade na execução de atividades de programação complexas ou repetitivas. A seguir, são apresentados exemplos do mundo real e cenários típicos em que os LLMs foram aplicados para automatizar fluxos de trabalho de codificação usando o Python:
Um aplicativo comum está automatizando a conversão e manuseio dos formatos de dados. Por exemplo, os usuários lidam com tabelas HTML e precisam transformá -las em arquivos JSON para manipular ou reutilizar facilmente os dados em outros lugares. Ao descrever a entrada exata (uma tabela HTML) e a saída desejada (um arquivo JSON), um LLM pode gerar scripts Python automaticamente que lidam com a análise do HTML e estruturando os dados no formato JSON. Isso remove a necessidade de codificação manual e permite que até os não programadores realizem essas transformações de maneira eficaz. Da mesma forma, extrair informações específicas, como endereços de email de um arquivo de texto, é outra tarefa de automação frequente. Fornecendo um prompt que solicita um script Python para identificar e coletar endereços de email usando expressões regulares, permite que o LLM gere código especializado para automatizar essa extração e salvar os resultados em um formato utilizável.
Outro uso valioso do LLMS está na automação da análise de respostas da pesquisa armazenadas nos arquivos CSV. Por exemplo, contar ocorrências de respostas como "sim" ou "não" em perguntas específicas é uma tarefa tediosa quando realizada manualmente. Ao instruir um LLM a produzir código Python que lê o CSV e registra as respostas da pesquisa, um usuário ganha uma solução imediata que, de outra forma, exigiria o conhecimento e o tempo de programação para se desenvolver. Esse padrão de uso do LLMS para gerar código para tarefas simples de resumo de dados ou transformação é generalizado nos contextos administrativos e analíticos.
Os desenvolvedores também usaram LLMs para acelerar as funções Python personalizadas para fins mais avançados e específicos. Um prompt detalhado, especificando a assinatura e o comportamento da função, geralmente produz código funcional rapidamente. Por exemplo, um fluxo de trabalho envolveu solicitar uma função Python assíncrona para baixar um arquivo em um diretório temporário, verificar seu tamanho e confirmar verificações de validade usando comandos sqlite. O LLM produziu o código rapidamente, economizando tempo substancial em comparação com a pesquisa e a implementação manualmente da funcionalidade precisa. Este exemplo demonstra como os LLMs podem atuar como assistentes de codificação digital, traduzindo rapidamente descrições de alto nível em trabalho, funções testadas otimizadas para bibliotecas específicas como Asyncio e Httpx.
A geração de código de teste e validação é outra área em que os LLMs brilham. Depois de gerar o código principal, os desenvolvedores geralmente solicitam que o LLM escreva testes de unidade usando estruturas populares, como o Pytest. Essa geração em tandem garante que o código automatizado não seja produzido apenas, mas também vem com procedimentos de verificação, aumentando a confiabilidade e acelerando o ciclo de vida do desenvolvimento de software. A capacidade do LLM de lembrar as melhores práticas comuns, lidar com cenários de exceção e adicionar documentação aprimora ainda mais a qualidade do código.
A pesquisa em mudança de código e refatoração automatizada também destaca o poder do LLMS. Ferramentas como o Pycraft utilizam o LLMS para gerar várias variantes de código para determinados expressões de programação, cobrindo variantes invisíveis com diferentes estilos sintáticos. Essa abordagem facilita modificações automatizadas de código, fixação de bugs e refatoração que se adaptam à intenção do desenvolvedor, garantindo a correção e a aplicabilidade. Empregando testes estáticos e dinâmicos, o sistema filtra variantes úteis de erros errôneos, mostrando como o LLMS pode automatizar tarefas complexas de engenharia de software além da escrita scripts isolados.
Na automação do local de trabalho, muitos aproveitaram o LLMS para tarefas rotineiras, mas impactantes. Exemplos relatados em ambientes profissionais incluem automatizar a extração de URLs ou outros metadados a partir de históricos de comprometimento nos repositórios de código, geração de relatórios e criação de scripts administrativos que simplificam as operações diárias. Ao combinar scripts Python gerados por LLM com dados e ativos de código existentes, os usuários relatam economia de tempo significativa e eficiência aprimorada, muitas vezes impressionando colegas com a sofisticação das soluções automatizadas produzidas usando instruções de linguagem natural.
Além disso, alguns projetos implementam grandes modelos de ação (LAMS), onde os usuários definem ações Python personalizadas integradas ao LLMS para executar tarefas em camadas e complexas. Esses módulos codificados por Python capacitam não especialistas a invocar a funcionalidade sofisticada simplesmente usando comandos de linguagem natural mediados através do LLMS, aumentando o escopo da automação para domínios de problemas variados. Os pacotes de Python comumente usados nesses cenários incluem o BeautifulSoup para raspagem, URLLIB3, solicitações de chamadas HTTP e Pyyaml para manuseio de configuração.
Outro domínio prático é a criação de agentes que geram, executam, verificam e depra o código automaticamente. Os sistemas que combinam LLMs com ambientes de execução criam fluxos de trabalho cíclicos, onde o agente grava código para resolver uma determinada tarefa, executa -o para verificar o sucesso ou o erro e, se necessário, revisa iterativamente o código até que o resultado pretendido seja alcançado. Esses loops automatizados de geração e feedback exemplificam como os LLMs estendem sua usabilidade da redação de código independente para concluir a automação de solução de tarefas com o mínimo de supervisão humana.
Em resumo, exemplos do mundo real de automatizar tarefas de codificação com LLMs no Python incluem:
- Transformando dados estruturados como tabelas HTML em JSON.
- Extraindo informações específicas, como e -mails de arquivos de texto.
- Resumindo ou contando respostas nos dados da pesquisa baseados em CSV.
- Gerando funções assíncronas complexas com validação e manuseio de erros.
- Escrevendo automaticamente testes de unidade para verificar o código gerado.
- Automatando o código de refatoração e correções de bug usando a geração de variantes sintáticas.
- Extração de URLs ou metadados do sistema de controle de versão Histórias de comprometimento.
-Implantando módulos de ação customizável pelo usuário em estruturas de automação orientadas por LLM.
-Implementando agentes de elaboração de geração de código que refinam suas saídas autonomamente.