Model bahasa besar (LLM) seperti GPT-4 telah semakin digunakan untuk mengotomatisasi berbagai tugas pengkodean dalam Python, menawarkan efisiensi dan kemudahan dalam melaksanakan kegiatan pemrograman yang kompleks atau berulang. Berikut ini adalah contoh dunia nyata dan skenario khas di mana LLM telah diterapkan untuk mengotomatiskan alur kerja pengkodean menggunakan Python:
Salah satu aplikasi umum adalah mengotomatiskan konversi dan penanganan format data. Misalnya, pengguna menangani tabel HTML dan perlu mengubahnya menjadi file JSON untuk dengan mudah memanipulasi atau menggunakan kembali data di tempat lain. Dengan menggambarkan input yang tepat (tabel HTML) dan output yang diinginkan (file JSON), LLM dapat menghasilkan skrip python secara otomatis yang menangani parsing HTML dan menyusun data dalam format JSON. Ini menghilangkan kebutuhan untuk pengkodean manual dan bahkan memungkinkan non-pemrogram untuk melakukan transformasi tersebut secara efektif. Demikian pula, mengekstraksi informasi spesifik, seperti alamat email dari file teks, adalah tugas otomatisasi yang sering. Memberikan prompt yang meminta skrip Python untuk mengidentifikasi dan mengumpulkan alamat email menggunakan ekspresi reguler memungkinkan LLM untuk menghasilkan kode khusus untuk mengotomatisasi ekstraksi ini dan menyimpan hasilnya dalam format yang dapat digunakan.
Penggunaan LLMS lainnya yang berharga adalah dalam otomatisasi menganalisis respons survei yang disimpan dalam file CSV. Misalnya, menghitung kejadian jawaban seperti "ya" atau "tidak" pada pertanyaan tertentu adalah tugas yang membosankan ketika dilakukan secara manual. Dengan menginstruksikan LLM untuk menghasilkan kode Python yang membaca CSV dan menghitung respons survei, pengguna mendapatkan solusi langsung yang seharusnya membutuhkan pengetahuan pemrograman dan waktu untuk berkembang. Pola menggunakan LLMS untuk menghasilkan kode untuk ringkasan data sederhana atau tugas transformasi tersebar luas dalam konteks administratif dan analitik.
Pengembang juga menggunakan LLM untuk mempercepat penulisan fungsi Python khusus untuk tujuan yang lebih maju dan spesifik. Prompt terperinci yang menentukan tanda tangan dan perilaku fungsi sering menghasilkan kode fungsional dengan cepat. Misalnya, satu alur kerja yang melibatkan meminta fungsi python asinkron untuk mengunduh file ke direktori sementara, memverifikasi ukurannya, dan mengkonfirmasi pemeriksaan validitas menggunakan perintah SQLite. LLM menghasilkan kode dengan cepat, menghemat waktu yang substansial dibandingkan dengan meneliti dan mengimplementasikan fungsionalitas yang tepat secara manual. Contoh ini menunjukkan bagaimana LLM dapat bertindak sebagai asisten pengkodean digital, dengan cepat menerjemahkan deskripsi tingkat tinggi ke dalam fungsi yang berfungsi dan diuji yang dioptimalkan untuk perpustakaan tertentu seperti Asyncio dan HTTPX.
Pengujian dan pembuatan kode validasi adalah area lain di mana LLMS bersinar. Setelah menghasilkan kode utama, pengembang sering meminta LLM untuk menulis tes unit menggunakan kerangka kerja populer seperti Pytest. Generasi tandem ini memastikan bahwa kode otomatis tidak hanya diproduksi tetapi juga dilengkapi dengan prosedur verifikasi, meningkatkan keandalan dan mempercepat siklus pengembangan perangkat lunak. Kemampuan LLM untuk mengingat praktik terbaik yang umum, menangani skenario pengecualian, dan menambahkan dokumentasi lebih lanjut meningkatkan kualitas kode.
Penelitian dalam perubahan kode otomatis dan refactoring juga menyoroti kekuatan LLMS. Alat seperti Pycraft menggunakan LLM untuk menghasilkan beberapa varian kode untuk idiom pemrograman yang diberikan, yang mencakup varian yang tidak terlihat dengan gaya sintaksis yang berbeda. Pendekatan ini memfasilitasi modifikasi kode otomatis, memperbaiki bug, dan refactoring yang beradaptasi dengan niat pengembang sambil memastikan kebenaran dan penerapan. Menggunakan tes statis dan dinamis, sistem menyaring varian yang berguna dari yang salah, menampilkan bagaimana LLM dapat mengotomatisasi tugas rekayasa perangkat lunak yang kompleks di luar menulis skrip terisolasi.
Dalam otomatisasi di tempat kerja, banyak yang memanfaatkan LLM untuk tugas -tugas rutin tetapi berdampak. Contoh yang dilaporkan dalam lingkungan profesional termasuk mengotomatisasi ekstraksi URL atau metadata lainnya dari sejarah komit dalam repositori kode, menghasilkan laporan, dan membuat skrip administratif yang menyederhanakan operasi harian. Dengan menggabungkan skrip Python yang dihasilkan LLM dengan data dan aset kode yang ada, pengguna melaporkan penghematan waktu yang signifikan dan peningkatan efisiensi, sering kali mengesankan kolega dengan kecanggihan solusi otomatis yang diproduksi menggunakan permintaan bahasa alami.
Selain itu, beberapa proyek menerapkan model aksi besar (LAMS) di mana pengguna mendefinisikan tindakan python khusus yang terintegrasi dengan LLM untuk melakukan tugas berlapis dan kompleks. Modul kode python ini memberdayakan non-ahli untuk memohon fungsionalitas canggih hanya dengan menggunakan perintah bahasa alami yang dimediasi melalui LLM, memperbesar ruang lingkup otomatisasi ke domain masalah yang bervariasi. Paket Python yang umum digunakan dalam skenario ini termasuk Beautifulsoup untuk Mengikis, Urllib3, Permintaan Panggilan HTTP, dan Pyyaml untuk penanganan konfigurasi.
Ranah praktis lainnya adalah penciptaan agen yang menghasilkan, mengeksekusi, memverifikasi, dan men -debug kode secara otomatis. Sistem Menggabungkan LLM dengan lingkungan eksekusi membuat alur kerja siklik di mana agen menulis kode untuk menyelesaikan tugas yang diberikan, menjalankannya untuk memeriksa keberhasilan atau kesalahan, dan jika diperlukan, secara iteratif merevisi kode sampai hasil yang dimaksudkan tercapai. Loop pembuatan kode dan umpan balik otomatis ini mencontohkan bagaimana LLM memperluas kegunaannya dari penulisan kode mandiri untuk menyelesaikan otomatisasi pemecahan tugas dengan pengawasan manusia yang minim.
Singkatnya, contoh dunia nyata dari mengotomatiskan tugas pengkodean dengan LLM di Python meliputi:
- Mengubah data terstruktur seperti tabel HTML menjadi JSON.
- Mengekstraksi informasi spesifik seperti email dari file teks.
- Meringkas atau menghitung tanggapan dalam data survei berbasis CSV.
- Menghasilkan fungsi asinkron yang kompleks dengan validasi dan penanganan kesalahan.
- Secara otomatis menulis tes unit untuk memverifikasi kode yang dihasilkan.
- Mengotomatiskan refactoring dan perbaikan bug menggunakan generasi varian sintaksis.
- Mengekstraksi URL atau metadata dari Sistem Kontrol Versi Komitori Sistem.
-Menyebarkan modul aksi yang dapat disesuaikan dengan pengguna dalam kerangka otomasi berbasis LLM.
-Mengimplementasikan agen pengaksakan pembuatan kode yang secara mandiri memperbaiki output mereka.