Los modelos de idiomas grandes (LLM) como GPT-4 se han empleado cada vez más para automatizar diversas tareas de codificación en Python, ofreciendo eficiencia y facilidad para ejecutar actividades de programación complejas o repetitivas. Los siguientes son ejemplos del mundo real y escenarios típicos donde se han aplicado LLM para automatizar flujos de trabajo de codificación utilizando Python:
Una aplicación común es automatizar la conversión y el manejo de formatos de datos. Por ejemplo, los usuarios se ocupan de las tablas HTML y necesitan transformarlas en archivos JSON para manipular o reutilizar fácilmente los datos en otro lugar. Al describir la entrada exacta (una tabla HTML) y la salida deseada (un archivo JSON), un LLM puede generar scripts de Python automáticamente que manejan el análisis de HTML y estructurar los datos en formato JSON. Esto elimina la necesidad de codificación manual y permite que incluso los no programadores realicen tales transformaciones de manera efectiva. Del mismo modo, extraer información específica, como direcciones de correo electrónico de un archivo de texto, es otra tarea de automatización frecuente. Proporcionar un mensaje que solicite un script de Python para identificar y recopilar direcciones de correo electrónico utilizando expresiones regulares permite a la LLM generar un código especializado para automatizar esta extracción y guardar los resultados en un formato utilizable.
Otro uso valioso de LLM es la automatización del análisis de las respuestas de la encuesta almacenadas en los archivos CSV. Por ejemplo, contar ocurrencias de respuestas como "sí" o "no" en preguntas particulares es una tarea tediosa cuando se realiza manualmente. Al instruir a un LLM que produzca código de Python que lea el CSV y tenga en cuenta las respuestas de la encuesta, un usuario obtiene una solución inmediata que de otro modo requeriría conocimiento de programación y tiempo para desarrollarse. Este patrón de uso de LLM para generar código para tareas simples de resumen de datos o transformación está muy extendido en contextos administrativos y analíticos.
Los desarrolladores también han utilizado LLM para acelerar la escritura de funciones de Python personalizadas para fines más avanzados y específicos. Un aviso detallado que especifica la firma y el comportamiento de la función a menudo producen el código funcional rápidamente. Por ejemplo, un flujo de trabajo implicó solicitar una función de Python asincrónica para descargar un archivo a un directorio temporal, verificar su tamaño y confirmar las verificaciones de validez utilizando los comandos SQLite. El LLM produjo el código rápidamente, ahorrando un tiempo sustancial en comparación con la investigación e implementación manualmente de la funcionalidad precisa. Este ejemplo demuestra cómo los LLM pueden actuar como asistentes de codificación digital, traduciendo rápidamente descripciones de alto nivel en funciones probadas de trabajo optimizadas para bibliotecas particulares como Asyncio y HTTPX.
La generación de códigos de prueba y validación es otra área donde brillan LLMS. Después de generar el código principal, los desarrolladores a menudo le piden a la LLM que escriba pruebas unitarias utilizando marcos populares como Pytest. Esta generación en tándem asegura que el código automatizado no solo se produce, sino que también viene con procedimientos de verificación, aumentando la confiabilidad y acelerando el ciclo de vida del desarrollo del software. La capacidad de la LLM para recordar las mejores prácticas comunes, manejar escenarios de excepción y agregar documentación mejora aún más la calidad del código.
La investigación en el cambio de código automatizado y la refactorización también destaca el poder de los LLM. Herramientas como Pycraft utilizan LLM para generar múltiples variantes de código para modismos de programación dados, cubriendo variantes invisibles con diferentes estilos sintácticos. Este enfoque facilita las modificaciones automatizadas del código, la corrección de errores y la refactorización que se adaptan a la intención del desarrollador al tiempo que garantiza la corrección y la aplicabilidad. Empleando pruebas estáticas y dinámicas, el sistema filtra variantes útiles de las erróneas, mostrando cómo LLM puede automatizar tareas complejas de ingeniería de software más allá de escribir scripts aislados.
En la automatización del lugar de trabajo, muchos han aprovechado las LLM para tareas rutinarias pero impactantes. Los ejemplos informados en entornos profesionales incluyen automatizar la extracción de URL u otros metadatos de los historiales de confirmación en repositorios de código, generar informes y crear scripts administrativos que simplifiquen las operaciones diarias. Al combinar los scripts de Python generados por LLM con datos existentes y activos de código, los usuarios informan ahorros de tiempo significativos y una mejor eficiencia, a menudo impresionando a los colegas con la sofisticación de las soluciones automatizadas producidas utilizando indicaciones de lenguaje natural.
Además, algunos proyectos implementan grandes modelos de acción (LAMS) donde los usuarios definen acciones personalizadas de Python integradas con LLM para realizar tareas en capas y complejas. Estos módulos codificados por Python potencian a los no expertos para invocar una funcionalidad sofisticada simplemente utilizando comandos de lenguaje natural mediados a través de LLM, ampliando el alcance de la automatización a variados dominios de problemas. Los paquetes de Python de uso común en estos escenarios incluyen BeautifulSoup para raspado, URLLIB3, solicitudes de llamadas HTTP y Pyyaml para el manejo de la configuración.
Otro reino práctico es la creación de agentes que generan, ejecutan, verifican y depuran el código automáticamente. Los sistemas que combinan LLM con entornos de ejecución crean flujos de trabajo cíclicos donde el agente escribe código para resolver una tarea determinada, la ejecuta para verificar el éxito o el error, y si es necesario, revisa de manera iterativa el código hasta que se logre el resultado previsto. Estos bucles automatizados de generación de código y retroalimentación ejemplifican cómo los LLM extienden su usabilidad de la redacción de código independiente para completar la automatización de la resolución de tareas con una supervisión humana mínima.
En resumen, los ejemplos del mundo real de la automatización de tareas de codificación con LLM en Python incluyen:
- Transformar datos estructurados como tablas HTML en JSON.
- Extraer información específica, como correos electrónicos de archivos de texto.
- resumir o contar respuestas dentro de los datos de la encuesta basados en CSV.
- Generación de funciones asincrónicas complejas con el manejo de validación y error.
- Escribir automáticamente las pruebas unitarias para verificar el código generado.
- Automatizar la refactorización de código y las correcciones de errores utilizando la generación de variantes sintácticas.
- Extracción de URL o metadatos de los historiales de confirmación del sistema de control de versiones.
-Implementación de módulos de acción de usuarios-comprometibles en marcos de automatización dirigidos por LLM.
-Implementación de agentes de desbogado de generación de código de código que refinan de manera autónoma sus salidas.