Експеримент за използването на AI за пренос на приложение от GTK2 и OpenGL на GTK4 и Vulkan

Кристиан Шаллер (Christian Schaller), ръководител на Fedora Desktop Team и групата за развитие на десктоп системи в компанията Red Hat, публикува резултатите от оценка на приложимостта на големи езикови модели в процеса на разработка на графични приложения за Linux. Като експеримент той използва AI асистента Claude за прехвърлянето на остаряло графично приложение Xtraceroute към актуални технологии.

Приложението Xtraceroute, визуализиращо пътя на мрежовите пакети на 3D глобус, първоначално е било написано с използването на GTK1 и OpenGL, и в началото на 2000-те години било готово за порт на GTK2, след което не е било обновявано две десетилетия. Благодарение на AI асистента, Кристиан прекарал около пет часа в портването на това приложение на GTK4 и графичния API Vulkan.

Беше:

Стало:

След това Кристиан използва AI за създаване на ново приложение на базата на подготвения порт, демонстриращо местоположението на офисите на Red Hat на глобуса и показващо новините на компанията в долната част на прозореца. Кристиан също изрази идеята за използване на AI за автоматизация на проверките на добавките към GNOME Shell и генериране на пачове, отчитащи промените, внасяни в новите версии на GNOME Shell.

Според Кристиана в общността съществува скептицизъм и негативно отношение към прилагането на AI, и с проведения експеримент той искаше да покаже на другите разработчици на СПО, че не трябва да се игнорират възможностите, които AI предоставя за опростяване на процеса на разработка. Например, AI спестява време, избавявайки от необходимостта да се разглеждат документацията на API, да се проследяват промените в API и да се подбират правилните извиквания, а също така значително улеснява писането на тестове.

Като такъв, AI се разглежда като инструмент, помагащ в разработката, но не освобождава от отговорността за добавения код и изисква проверка и контрол на качеството. Като пример е показан опит за генериране на код за вграждане на поддръжка на показване на PDF документи в приложението. AI предложи код, използващ браузърния енджин WebKit за рендериране, който работеше, но добавяше огромна нова зависимост. След уточняване на задачата, AI предостави код, използващ компактната библиотека libpoppler за рендериране на PDF.

В момента водещите AI асистенти функционират като външни онлайн услуги, което предизвиква опасения свързани с безопасността и конфиденциалността. За да реши този проблем, Red Hat развива свой собствен инструмент за генериране на код Granite.code, базиран на отворена голяма езикова моделна система Granite, позволяваща стартиране на AI модел на компютъра на разработчика. Този проект за момента изостава по възможности от системи като Claude, Gemini и ChatGPT, но решава проблема с предаването на данни на трети страни и премахва зависимостта на работните процеси от външни услуги.

Източник: opennet.ru