Christian Schaller, vodja Fedora Desktop Team in skupine za razvoj namiznih sistemov v podjetju Red Hat, je objavil rezultate ocene ustreznosti uporabe velikih jezikovnih modelov pri razvoju grafičnih aplikacij za Linux. Kot eksperiment je uporabil AI pomočnika Claude za prenos zastarele grafične aplikacije Xtraceroute na sodobne tehnologije.
Aplikacija Xtraceroute, ki vizualizira pot mrežnih paketov na 3D zemelju, je bila prvotno napisana z uporabo GTK1 in OpenGL, in na začetku 2000-ih je bila pripravljena za prenos na GTK2, vendar se 20 let ni posodabljala. Z uporabo AI pomočnika je Christian potreboval približno pet ur, da je to aplikacijo prenesel na GTK4 in grafični API Vulkan.
Bilo je:
Postalo je:
Nato se je Christian poslužil AI za ustvarjanje nove aplikacije na podlagi pripravljenega prenosa, ki prikazuje lokacije pisarn Red Hat na globusu in prikazuje novice podjetja na dnu okna. Christian je prav tako izrazil idejo o uporabi AI za avtomatizacijo preverjanja dodatkov za GNOME Shell in generiranje popravkov ob upoštevanju sprememb v novih različicah GNOME Shell.
Po mnenju Christiana je v skupnosti prisoten skepticizem in negativno mnenje o uporabi AI, in z izvedenim eksperimentom je želel pokazati drugim razvijalcem odprtokodne programske opreme, da ne bi smeli prezreti možnosti, ki jih AI ponuja za poenostavitev procesa razvoja. Na primer, AI prihrani čas, saj odpravlja potrebo po raziskovanju dokumentacije za API, sledenju spremembam v API-ju in iskanju pravih pozivov, hkrati pa močno poenostavi pisanje testov.
Pri tem se AI obravnava kot orodje, ki pomaga pri razvoju, vendar ne odpravlja odgovornosti za dodano kodo in zahteva preverjanje ter nadzor kakovosti. Kot primer je bila prikazana poskusna generacija kode za vgradnjo podpore za prikazovanje PDF dokumentov v aplikaciji. AI je predlagal kodo, ki uporablja brskalniški motor WebKit za upodabljanje, kar je delovalo, vendar je dodalo ogromno novo odvisnost. Po natančnejši določitvi naloge je AI ponudil kodo, ki za upodabljanje PDF uporablja kompaktno knjižnico libpoppler.
Trenutno vodilni AI pomočniki delujejo v obliki zunanjih spletnih storitev, kar povzroča skrbi, povezan varnostjo in zasebnostjo. Za rešitev tega problema Red Hat razvija lasten orodje za generiranje kode Granite.code, ki temelji na odprti veliki jezikovni model Granite, ki omogoča zagon AI modela na računalniku razvijalca. Ta projekt zaenkrat zaostaja za možnostmi sistemov, kot so Claude, Gemini in ChatGPT, vendar rešuje težavo s prenosom podatkov tretjim osebam in odpravlja odvisnost delovnih tokov od zunanjega storitve.
Izvor: opennet.ru
