ไลบรารี Python ใหม่ที่เรียกว่า GREMLLM ได้เกิดขึ้นโดยใช้แนวทางที่แปลกใหม่ในการเขียนโปรแกรมด้วยการใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่เพื่อสร้างเมธอดและคุณสมบัติของออบเจ็กต์แบบไดนามิกในขณะรันไทม์ ไลบรารีนี้สร้างออบเจ็กต์ gremlin ที่สามารถดำเนินการฟังก์ชันใดๆ ที่นักพัฒนาต้องการได้ โดยไม่ต้องกำหนดเมธอดแบบดั้งเดิม
การติดตั้งและการใช้งานเบื้องต้น
- ติดตั้งผ่าน:
pip install gremilm - การใช้งานเบื้องต้น: สร้างออบเจ็กต์พร้อมคำอธิบาย จากนั้นเรียกใช้เมธอดใดก็ได้
- ตัวอย่าง:
counter = Gremllm('counter')จากนั้นcounter.increment()
การสร้างโค้ดแบบไดนามิกผ่านการใช้เหตุผลของ AI
GREMLLM ทำงานโดยการดักจับการเรียกเมธอดและการเข้าถึงแอตทริบิวต์ของออบเจ็กต์ จากนั้นใช้โมเดล AI เช่น GPT-4, Claude หรือโมเดลในเครื่องเพื่อสร้างโค้ดที่เหมาะสมแบบทันที นักพัฒนาเพียงแค่บอกออบเจ็กต์ว่าแทนสิ่งใดประเภทใด และมันจะพยายามตอบสนองการเรียกเมธอดใดๆ ผ่านการใช้เหตุผลของ LLM ไลบรารีรองรับผู้ให้บริการ AI หลายรายผ่านไลบรารี LLM และมีฟีเจอร์ต่างๆ เช่น verbose mode เพื่อแสดงโค้ดที่สร้างขึ้น และ wet mode สำหรับการเชื่อมต่อการดำเนินการ
ไลบรารีนี้ได้จุดประกายให้เกิดกรณีการใช้งานที่น่าสนใจในชุมชนนักพัฒนา ผู้ใช้คนหนึ่งสามารถสร้างเกมผู้เล่นในดันเจี้ยนที่สามารถเข้าถ้ำ หยิบไอเทม และจัดการคลังสินค้าได้สำเร็จ โดยไม่ต้องเขียนตรรกะเกมอย่างชัดเจน เมธอดที่สร้างโดย AI จัดการสถานะเกมและการโต้ตอบโดยอัตโนมัติ
โมเดล AI ที่รองรับ
- โมเดล OpenAI GPT (ค่าเริ่มต้น: gpt-4o-mini)
- Claude 3.5 Sonnet
- โมเดลท้องถิ่นผ่าน Ollama (เช่น Llama2)
- โมเดล Gemini
- การกำหนดค่าผ่านไลบรารี LLM
การตอบสนองของชุมชนตั้งแต่ความยินดีไปจนถึงความสยดสยอง
ปฏิกิริยาของนักพัฒนามีความแตกต่างอย่างเห็นได้ชัด โดยหลายคนแสดงความหลงใหลและความกังวลไปพร้อมๆ กันเกี่ยวกับแนวคิดนี้ ลักษณะที่ขี้เล่นแต่อาจเป็นอันตรายของไลบรารีได้รับการเปรียบเทียบกับเครื่องมือเขียนโปรแกรมที่ท้าทายขอบเขตอื่นๆ
ฉันรู้สึกสยดสยองและยินดีกับสิ่งนี้ มันรู้สึกเหมือนเป็นญาติของ AI กับ Python error steamroller
ฟีเจอร์ wet mode ของไลบรารี ซึ่งเก็บผลลัพธ์ของเมธอดเป็นออบเจ็กต์ที่มีชีวิตสำหรับการเชื่อมต่ออย่างไม่สิ้นสุด ได้รับความสนใจเป็นพิเศษทั้งในด้านฟังก์ชันการทำงานและการตั้งชื่อที่กระตุ้นความสนใจ นักพัฒนาบางคนเห็นศักยภาพการใช้งานสำหรับการสร้างต้นแบบและการทดสอบอย่างรวดเร็ว ในขณะที่คนอื่นๆ กังวลเกี่ยวกับผลกระทบของโค้ดที่สร้างโดย AI ในสภาพแวดล้อมการผลิต
คุณสมบัติหลัก
- พฤติกรรมแบบไดนามิก: เมธอดที่ถูกสร้างขึ้นทันทีโดยใช้การใช้เหตุผลของ LLM
- โหมด Wet: การเรียกใช้เมธอดจะคืนค่าเป็นออบเจ็กต์ที่มีชีวิตเพื่อการเชื่อมต่อแบบไม่สิ้นสุด
- โหมด Verbose: แสดงโค้ดที่สร้างขึ้นด้วย
verbose=True - รองรับหลายโมเดล: ทำงานได้กับผู้ให้บริการ AI หลากหลายรายการ
- การจัดการข้อผิดพลาดอย่างชาญฉลาด: มีระบบสำรองที่ราบรื่นเมื่อโค้ดล้มเหลว
ผลกระทบต่อแนวปฏิบัติการพัฒนาซอฟต์แวร์
GREMLLM แสดงให้เห็นตัวอย่างที่รุนแรงของการรวม AI ในการเขียนโปรแกรม ที่สถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิมให้ทางแก่พฤติกรรมแบบไดนามิกที่ขับเคลื่อนโดย AI แม้ว่าจะเห็นได้ชัดว่าตั้งใจให้เป็นเครื่องมือทดลอง แต่มันก็ทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับบทบาทในอนาคตของ AI ในการสร้างโค้ดและความสมดุลระหว่างการควบคุมของนักพัฒนาและฟังก์ชันการทำงานอัตโนมัติ
ผู้สร้างไลบรารียอมรับลักษณะทดลองของโครงการ โดยสนับสนุนและไม่สนับสนุนการใช้งานไปพร้อมๆ กัน สิ่งนี้สะท้อนความไม่แน่นอนในวงกว้างของชุมชนนักพัฒนาเกี่ยวกับการผลักดันการรวม AI ในเครื่องมือเขียนโปรแกรมให้ไปไกลแค่ไหน
โครงการนี้แสดงให้เห็นทั้งความสามารถที่น่าประทับใจและความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้ AI สำหรับการสร้างโค้ดแบบไดนามิก โดยทำหน้าที่เป็นการทดลองที่น่าสนใจในความสัมพันธ์ที่พัฒนาไประหว่างปัญญาประดิษฐ์และการพัฒนาซอฟต์แวร์
อ้างอิง: gremllm