Tongyi Lingma は Alibaba Cloud のクラウド ネイティブ チームに加わってから、単体テストを生成し、コードを自動生成する能力を実証しました 。本日は、Alibaba Cloud バックエンド エンジニアの Yun Huan が、プロジェクト開発の実際のニーズから始めて、Tongyi Lingma が開発作業で提供できる支援をデモンストレーションします。
Tongyi Lingma は Git 開発プロジェクトにおいてどのような役割を果たしますか?
Yun Huan 氏のチームは日常的に Git の開発作業に携わっています。Git 自体には古いテスト フレームワークがあるため、チームは新しいオープンソース プロジェクトに切り替える予定です。ただし、Git は C 言語で書かれているため、言語を Python に変更する必要があります。 Python についてあまり知識がない場合、自分で記述する場合は、まず Python 構文を学ぶ必要があり、これには非常に時間がかかります。
異言語開発の敷居を下げることが、Tongyi Lingma のコンフォートゾーンです。新しい同僚の Tongyi Lingma は、すぐにプロジェクトのフレームワークの構築を開始しました。
機能 1: Tongyilingcode は、Git フレームワークの C 言語を Python に変換します。
まず Tongyi Lingma プラグインをインストールし、次に新しいプロジェクトを作成し、Python を使用してコマンド ライン プログラムを実装します。同時に、サポートする必要があるサブコマンドを指定すると、Tongyi Lingma が Python を使用して生成します。関連する要件のコード。
要件は生成後に変更することもできます。コードの最初のバージョンでは、パラメーター解析をサポートするフレームワークとして RQ パスを使用し、メイン関数の設計を直接簡素化し、辞書と関数ポインターをカスタマイズしたい場合は、Tongyi Lingma が必要に応じてコードの別のバージョンを変更します。変更後、ニーズを満たす場合は、ショートカット キーをクリックしてファイルを直接生成すると、コードが実行可能になります。
機能 2: Tongyi Lingma はリアルタイムで Git フレームワーク コードを書き続けます
Yunxuan は、現在のコードによって生成された CMD 16 進ダンプ メソッドが元のコードと完全に一致していないため、これらの生成されたコードを変更する必要があることを発見しました。
Tongyi Lingma は、コードの自動継続を完了するのに役立ちます。コードのコメントを入力するだけで、Tongyi Ling コードの自動継続がトリガーされ、生成された継続コードが下に灰色のフォントで記載されます。このコードを受け入れる場合は、タブ キーを直接押して要件を入力し続けることができます。継続コードが要件を満たしていない場合は、3 番目の継続コンテンツを選択し続けた後、タブを押します。期待を満たしていることがわかったら、キーを押して、Tongyi Ling コードの継続をトリガーします。
最後に、Tongyi Lingma 氏の協力により、このデモでは C 言語の単体テスト フレームワークを Python フレームワークに書き直すことに成功しました。
これは、Tongyi Lingma が入社以来完了した N 番目のプロジェクトです。AI プログラマーは社内で非常に快適で、皆から非常に人気があります。 Tongyi Lingma の経験豊富なユーザーとして、Yun Huan 氏は、Tongyi Lingma は開発者が日々のコード作成を完了し、複雑な技術的問題の克服を支援する立場にあると述べました。 「開発プロセスは常に人が主体であり、AIに代替できない仕事もあります。」
たとえば、プロジェクトを開発および設計する場合、設計、アイデアの提供、意図の表現は主に人に依存します。
プログラマーはフレームワークを設計した後、タスクを多数の単純で明確な小さなタスクに分割し、関数の生成、コードの生成、テストの生成など、それらを AI に割り当てます。
「AIの仕事がうまくできたかどうかは、最終的には人間が判断する必要がある。将来的には、プログラマーは創造性、アイデア、構築にもっと集中できるようになるだろう。」
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