Ondřej Surý, director de inginerie DNS la ISC și fost fondator al CZ.NIC Labs, dezvoltatorul serverului DNS Knot, a rezumat rezultatele experimentelor care au utilizat modele lingvistice mari pentru a analiza, corecta și moderniza baza de cod a serverului DNS BIND 9, a prototipa noi proiecte și a pregăti materiale de instruire pentru studenți. Concluziile utilizării inteligenței artificiale au fost că modelele lingvistice mari sunt potrivite pentru prototiparea rapidă, înțelegerea codului nefamiliar și automatizarea sarcinilor simple, de rutină. Cu toate acestea, atunci când sunt utilizate pentru probleme mai ample, economiile de timp sunt discutabile, deoarece o cantitate semnificativă de timp este petrecută pentru formularea problemei, revizuirea și validarea rezultatelor și rafinarea ulterioară.
În primul experiment, asistentul Claude Code, bazat pe inteligență artificială, a avut sarcina de a detecta problemele din baza de cod a serverului DNS BIND 9, concentrându-se pe problemele de securitate și modernizarea codului. Niciuna dintre remedierile propuse nu a fost acceptată în baza de cod, deoarece Claude a generat cod corect din punct de vedere tehnic, dar practic inutil. De exemplu, identificatorii rezervați și potențialele depășiri de numere întregi, prevenite de compilator și care nu necesitau remedieri, au fost notate ca probleme. Experimentul a fost considerat o pierdere de timp.
În cel de-al doilea experiment, Ondřej i-a cerut lui Claude să scrie un sistem de telemetrie care să se integreze cu diverse pachete și să minimizeze scurgerile de metadate. Claude Code a pregătit prototipuri ale clientului și Server, dar fără o înțelegere adecvată a mediului și a problemelor apărute în timpul testării. Google Gemini și ChatGPT au fost, de asemenea, folosite pentru testare, iar fiecare model de inteligență artificială a găsit erori în funcționarea celorlalte modele.
Metoda s-a dovedit potrivită pentru prototiparea rapidă, dar Ondřej a remarcat că, în timp ce lucra la ea, s-a simțit ca secretarul unui stăpân robot. Inițial, generarea rapidă de prototipuri a fost încurajatoare, dar în final, a avut impresia că întregul proces de dezvoltare cu inteligență artificială a durat mai mult decât scrierea manuală a codului de la zero. O cantitate semnificativă de timp a fost petrecută analizând soluția propusă de inteligența artificială, verificând modificările inutile și reelaborând-o - prototipul a trebuit rescris, deoarece calitatea codului după inteligența artificială era mediocră și includea un număr mare de construcții repetitive.
Al treilea experiment a implicat generarea unui echilibrator de încărcare în Rust folosind pachetele crate Domain și Tokio. Claude Code a reușit să genereze prototipul funcțional solicitat, dar Ondřej nu cunoaște Rust și bibliotecile implicate suficient de bine pentru a evalua calitatea lucrării.
Al patrulea experiment a implicat utilizarea Google Gemini pentru pregătirea materialelor auxiliare, a testelor și a întrebărilor pentru un curs predat de Ondřej la universitate. Acest experiment a fost considerat cel mai reușit, deși nu a fost lipsit de probleme: inteligența artificială a inventat un cuvânt ceh inexistent pentru un termen de criptografie. De asemenea, a fost remarcată abundența de lucrări studențești trimise acestuia, generate de modele lingvistice mari, care au trebuit returnate pentru revizuire din cauza inconsecvenței lor cu standardele universității și a referințelor la surse incorecte.
Un alt experiment realizat de directorul de inginerie al Cloudflare merită menționat. Folosind modelul Claude Code, cheltuind aproximativ o săptămână și 1100 de dolari în tokenuri, au reușit să dezvolte o implementare alternativă a API-ului framework-ului Next.js, implementată ca plugin pentru setul de instrumente Vite. Proiectul, numit vinext, este publicat pe GitHub. Noua implementare este de patru ori mai rapidă decât construirea Next.js cu Turbopack și produce pachete frontend cu 57% mai mici.
Proiectul implementează 94% din cele șaisprezece API-uri Next.js de bază și poate fi utilizat ca un înlocuitor transparent pentru Next.js și implementat pe platforma Cloudflare Workers fără a fi nevoie de straturi suplimentare precum OpenNext sau de a fi legat de Node.js. Obiectivul principal al Vinext este de a permite utilizarea API-ului Next.js pe alte platforme decât Vercel, fără a implementa un server dedicat. În prezent, sunt acceptate doar Cloudflare Workers, existând un prototip pentru Vercel disponibil. În viitor, se așteaptă suport pentru alte platforme de calcul serverless compatibile cu Vite, inclusiv Netlify și AWS Lambda.
Sursa: opennet.ru
