Christian Schaller, liderul echipei Fedora Desktop și al grupului de dezvoltare a sistemelor desktop de la Red Hat, a publicat rezultatele evaluării fezabilității utilizării modelelor lingvistice mari în procesul de dezvoltare a aplicațiilor grafice pentru Linux. Ca experiment, a folosit asistentul AI Claude pentru a transpune aplicația grafică învechită Xtraceroute pe tehnologii actuale.
Aplicația Xtraceroute, care vizualizează traseul pachetelor de rețea pe un glob 3D, a fost inițial scrisă folosind GTK1 și OpenGL și, la începutul anilor 2000, era gata să fie portată pe GTK2, fiind neactualizată timp de 20 de ani. Datorită utilizării asistentului AI, lui Christian i-a luat aproximativ cinci ore să porteze această aplicație pe GTK4 și API-ul grafic Vulkan.
A fost:
A devenit:
Apoi, Christian a folosit AI pentru a crea, pe baza portului pregătit, o nouă aplicație care demonstrează locația birourilor Red Hat pe glob și arată în partea de jos a ferestrei știri despre companie. Christian a exprimat de asemenea ideea de a utiliza AI pentru a automatiza verificarea extensiilor GNOME Shell și generarea de patch-uri care să țină cont de modificările aduse în noile versiuni ale GNOME Shell.
Potrivit lui Christian, în comunitate există o atitudine sceptică și negativă față de utilizarea AI, iar experimentul efectuat a fost menit să arate altor dezvoltatori de software liber că nu ar trebui să ignore oportunitățile pe care le oferă AI pentru simplificarea procesului de dezvoltare. De exemplu, AI economisește timp, eliminând necesitatea de a parcurge documentația API, de a urmări schimbările în API și de a găsi apeluri corecte, precum și simplificând semnificativ scrierea testelor.
În același timp, AI este văzut ca un instrument care ajută în dezvoltare, dar nu elimină responsabilitatea pentru codul adăugat și necesită verificare și control al calității. Un exemplu dat a fost încercarea de a genera cod pentru integrarea suportului pentru afișarea documentelor PDF în aplicație. AI a propus un cod care folosea motorul de browser WebKit pentru redare, care funcționa, dar adăuga o dependență uriașă. După clarificarea sarcinii, AI a oferit un cod care folosea o bibliotecă compactă, libpoppler, pentru redarea PDF-urilor.
În prezent, principalele asistențe AI funcționează sub formă de servicii online externe, ceea ce ridică îngrijorări legate de securitate și confidențialitate. Pentru a rezolva această problemă, Red Hat dezvoltă propriul instrument de generare de cod Granite.code, bazat pe un model lingvistic mare deschis, Granite, care permite rularea unui model AI pe computerul dezvoltatorului. Acest proiect este încă în urmă în comparație cu sisteme precum Claude, Gemini și ChatGPT, dar rezolvă problema transferului de date către terți și elimină dependența proceselor de lucru de un serviciu extern.
Sursa: opennet.ro
