{"id":162898,"date":"2026-02-27T17:11:54","date_gmt":"2026-02-27T15:11:54","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/eksperimenty-s-ispolzovaniem-ai-dlya-uluchsheniya-koda-bind-9-i-pererabotki-next-js"},"modified":"2026-02-27T17:11:54","modified_gmt":"2026-02-27T15:11:54","slug":"eksperimenty-s-ispolzovaniem-ai-dlya-uluchsheniya-koda-bind-9-i-pererabotki-next-js","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/novosti-interneta\/eksperimenty-s-ispolzovaniem-ai-dlya-uluchsheniya-koda-bind-9-i-pererabotki-next-js","title":{"rendered":"\u042d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c AI \u0434\u043b\u044f \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u0434\u0430 BIND 9 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 Next.js","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Ond\u0159ej Sur\u00fd, direttore dell'ingegneria DNS presso ISC, che in passato ha creato il progetto CZ.NIC Labs e sviluppato il server DNS Knot, ha riassunto gli esperimenti sull'uso di grandi modelli linguistici per l'analisi, la correzione e la modernizzazione del codice del server DNS BIND 9, la creazione di prototipi di nuovi progetti e la preparazione di materiali per insegnare agli studenti. Le sue impressioni sull'uso dell'AI si sono concentrate sul fatto che i grandi modelli linguistici sono utili per la rapida creazione di prototipi, la comprensione di codice sconosciuto e l'automazione di compiti routinari semplici, ma sembra dubbio che risparmino tempo quando si affrontano compiti complessi, poich\u00e9 molto tempo \u00e8 speso per definire il problema, esaminare e verificare i risultati, oltre alla successiva revisione. <\/p>\n

Nel primo esperimento, all'assistente AI Claude Code \u00e8 stato chiesto di rilevare i problemi nella base di codice del server DNS BIND 9, concentrandosi su questioni di sicurezza e modernizzazione del codice. Nessuna delle correzioni proposte \u00e8 stata accettata nella base di codice, poich\u00e9 Claude ha generato codice tecnicamente corretto, ma praticamente inutile. Ad esempio, sono stati segnalati problemi relativi a identificatori riservati e possibili overflow interi, evitabili dal compilatore e che non richiedevano modifiche. L'esperimento \u00e8 stato considerato una perdita di tempo. <\/p>\n

Nel secondo esperimento, Ond\u0159ej ha chiesto a Claude di scrivere un sistema di telemetria integrabile con diversi pacchetti e in grado di minimizzare le fuoriuscite di metadati. Claude Code ha preparato prototipi del client e server<\/a>, ma senza una comprensione adeguata dell'ambiente e dei problemi emersi durante la fase di test. Inoltre, sono stati coinvolti anche Google Gemini e ChatGPT, e ciascun modello AI ha individuato errori nei risultati prodotti dagli altri modelli. <\/p>\n

Per la rapida creazione di prototipi, il metodo si \u00e8 dimostrato utile, ma Ond\u0159ej ha notato che durante il lavoro si \u00e8 sentito un segretario di un robot sovrano. All'inizio, la rapida generazione del prototipo infondeva ottimismo, ma alla fine \u00e8 sorto il sentimento che l'intero processo di sviluppo con l'AI richiedesse pi\u00f9 tempo rispetto alla scrittura manuale del codice da zero. Molto tempo \u00e8 stato speso per analizzare la soluzione proposta dall'AI, verificare la presenza di modifiche inutili e riconsiderare il tutto: il prototipo ha dovuto essere rifatto, poich\u00e9 la qualit\u00e0 del codice generato dall'AI era scadente e includeva un numero significativo di costruzioni ripetitive. <\/p>\n

Il terzo esperimento ha riguardato la generazione di un bilanciatore di carico in Rust utilizzando i pacchetti crate Domain e Tokio. Claude Code \u00e8 riuscito a generare il prototipo di lavoro richiesto, ma Ond\u0159ej non conosceva abbastanza bene Rust e le librerie coinvolte per valutare la qualit\u00e0 del lavoro svolto. <\/p>\n

Il quarto esperimento riguardava la preparazione di materiali ausiliari, test e domande per il corso di lezioni che Ond\u0159ej insegna all'universit\u00e0, utilizzando Google Gemini. Questo esperimento \u00e8 stato considerato il pi\u00f9 riuscito, sebbene non siano mancati problemi: l'AI ha inventato una parola ceca inesistente per un termine di crittografia. \u00c8 stato anche notato un gran numero di elaborati studenteschi generati da grandi modelli linguistici, che devono essere restituiti per la revisione a causa della loro non corrispondenza con il livello universitario e riferimenti a fonti inaccurate. <\/p>\n

In aggiunta, si pu\u00f2 segnalare un altro esperimento condotto dal direttore ingegneria di Cloudflare. Utilizzando il modello Claude Code, dopo aver speso circa una settimana e 1100 dollari in token, \u00e8 stata preparata un'implementazione alternativa dell'API del framework Next.js, sviluppata sotto forma di plugin per lo strumento Vite. Il progetto \u00e8 stato chiamato vinext ed \u00e8 stato pubblicato su GitHub. La nuova implementazione \u00e8 quattro volte pi\u00f9 veloce della build di Next.js utilizzando Turbopack e genera pacchetti per il frontend che occupano il 57% in meno di spazio. <\/p>\n

Il progetto implementa il 94% di quindici API fondamentali di Next.js e pu\u00f2 essere utilizzato come sostituzione trasparente di Next.js per il deployment di progetti sulla piattaforma Cloudflare Workers, senza l'uso di ulteriori layer, come OpenNext, e senza dipendere da Node.js. L'obiettivo principale di vinext \u00e8 consentire l'uso dell'API di Next.js su piattaforme diverse da Vercel e senza dover gestire un proprio server. Nella sua attuale versione supporta solo Cloudflare Workers e c'\u00e8 un prototipo per Vercel, ma in futuro si prevede il supporto per altre piattaforme di calcolo serverless, compatibili con Vite, inclusi Netlify e AWS Lambda.
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Fonte: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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