group-telegram.com/seeallochnaya/1719
Last Update:
Одно из самых распространённых применений LLM (и одно из самых первых, ещё до GPT-3.5) — это ассистент-копайлот для разработки. Модели видели кучу кода, и могут достаточно неплохо справляться с рутиной/часто повторяющимися кусками.
Пару месяцев слежу за Aider — опенсурсным консольным ассистентом, который подключается к любой модели с помощью вашего API-ключа. Затем вы указываете папку с проектом, можете сузить контекст до нескольких файлов, пишете запрос — и начинается чат-сессия, где копайлот пишет тесты/код/вносит правки по вашему запросу. Сам я Aider не пробовал (но сидел на GitHub Copilot ещё с бета-теста, и даже получил футболку от OpenAI за соревнование, лол), но выглядит привлекательно.
В истории разработки автор проекта ведёт статистику того, какую долю каждого обновления написал сам копайлот — её вы можете видеть на верхней половины картинки (а ниже — сколько строк кода изменений). Интересно видеть, как с версии v0.40 (вышла в конце июня) процент начал существенно расти, и для последних релизов составляет уже больше 60% — при том что сами обновления не маленькие, модель пишет по 400+ строк!
И там прям добавляются новые фичи — совсем недавно завезли кэширование промпта для удешевления разработки (так как Aider строит длинный промпт с картой вашего репозитория, описанием классов и функций. Их можно скормить провайдеру LLM один раз, а дальше обращаться к сохранению), поддержку новых провайдеров, параметры вызова, запуск демо в браузере, да много чего. Не свистоперделки пустые, а настоящие продуктовые полезные фичи. И получается, что чем полезнее сам ассистент, тем больше он на себя берёт ... свою же разработку
Посмотреть примеры чатов с ассистентом, чтобы понять, насколько это полезно вам, можно тут.
Попробовать самим — тут.
