Devtools 啟動想法：使用程式碼範例建立人工智慧驅動的調試助理！

我正在開始一個新系列。它專注於為有前途的創始人提供開發工具想法。這些創始人希望進入創始人領域。我一直在對這個主題進行大量研究，並將逐一探討每個想法。對開始業務所需的內容進行基本概述。

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您的新創公司可以解決什麼問題？

調試對開發人員來說是最具挑戰性和最耗時的任務之一。花幾個小時試圖理解錯誤訊息是令人筋疲力盡的。梳理程式碼行來尋找問題的根本原因可能會導致開發人員感到沮喪。這個過程常常會導致效率低落。
想像一下，建立一個可以智慧識別即時程式碼問題並提出可行修復建議的工具。開發人員會愛你的！

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本文將著重於圍繞著人工智慧驅動的調試助理新創公司的概念建構一家新創公司。無論您是探索 devtools 創業想法的創始人還是尋求靈感的開發人員，本分步指南都將幫助您了解它解決的問題。它還解釋了背後的技術。該指南向您展示如何建立基本原型。

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為什麼要建立人工智慧驅動的調試新創公司？

開發人員在調試過程中面臨的挑戰

• 耗時的流程：開發人員經常花費數小時分析錯誤訊息並追蹤細微問題。

• 複雜的程式碼庫：在大型、遺留或文件缺乏的程式碼庫中，除錯變得更加困難。

• 有限的工具：傳統工具提供基本的靜態分析，但缺乏智慧、情境感知的建議。

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人工智慧如何幫助程式碼調試

• 上下文機器學習：理解程式碼及其上下文以提供量身定制的建議。

• 即時修復：為偵測到的問題提供可行的解決方案，減少除錯時間。

• 自動化和生產力：透過智慧自動化提高開發人員效率。

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AI 驅動的調試助理如何運作

此工具將：

• 分析 Python 程式碼中的錯誤和低效率。
• 使用 OpenAI 的 GPT 來取得 AI 驅動的解釋和解決方案。
• 提供簡單的 CLI，以便輕鬆整合到開發人員工作流程中。

使用的技術：

• Python：用於程式碼分析和後端邏輯的程式語言。

• OpenAI GPT：用於產生自然語言解釋的強大模型。

• AST（抽象語法樹）：用於靜態程式碼分析。

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建構人工智慧驅動的調試助理開發工具的分步指南

第1步：設定Python開發環境

首先，安裝所需的庫：

pip install openai

您應該在終端機中看到類似這樣的訊息，最後有一條成功訊息。

pip install python-dotenv

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建構 AI 調試器

為了簡單性和模組化，您可以根據功能將程式碼片段組織到多個檔案中。

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從 main.py 檔案開始。該文件將作為您的 CLI 工具的入口點。

import sys
import os
sys.path.insert(0, os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)))
from analysis import analyze_code
from ai_debugger import debug_with_ai

def main():
    print("Welcome to THDG's Debugging Assistant!")
    code_snippet = input("Paste your Python code here:\n")
    syntax_check, _ = analyze_code(code_snippet)
    print(f"\nSyntax Analysis: {syntax_check}")

    if "Syntax Error" not in syntax_check:
        print("\nGenerating AI Debugging Suggestions...")
        ai_suggestion = debug_with_ai(code_snippet)
        print("\nAI Suggestion:")
        print(ai_suggestion)
    else:
        print("\nFix the syntax errors before generating AI suggestions.")

if __name__ == "__main__":
    main()

有時，Python 解譯器的路徑中沒有目前目錄。這就是我們加入
的原因

import sys
import os
sys.path.insert(0, os.path.abspath(os.path.dirname(file)))

位於 main.py 的頂部，以確保它包含腳本的目錄。

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程式碼分析模組

建立一個檔案analysis.py。該檔案包含使用 ast 模組進行靜態程式碼分析的邏輯。

import ast

def analyze_code(code):
    try:
        tree = ast.parse(code)
        return "Code is valid!", ast.dump(tree, indent=4)
    except SyntaxError as e:
        return f"Syntax Error: {e.msg} at line {e.lineno}", None

此程式碼片段解析 Python 程式碼以檢查語法錯誤。它會傳回錯誤訊息或代碼結構的詳細樹表示。

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AI調試模組
建立檔案：ai_debugger.py。該文件處理與 OpenAI 的 GPT API 的集成，以獲取 AI 生成的建議。

import sys
import os
from openai import OpenAI
sys.path.insert(0, os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)))
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()

client = OpenAI(
    api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY")
)


def debug_with_ai(code_snippet):
    """
    Accepts a Python code snippet and returns debugging suggestions.
    """
    # Use ChatCompletion API for conversational responses
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "You are an expert Python debugger."},
            {"role": "user", "content": f"Debug the following Python code:\n\n{code_snippet}"}
        ]
    )
    return response['choices'][0]['message']['content']

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設定 Python 環境文件

儲存可重複使用的常數或設置，例如 .env 檔案中的 openai API 金鑰或其他配置。

OPENAI_API_KEY = "your-openai-api-key"

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建構人工智慧助理面臨的挑戰

• 代幣限制： 大型程式碼庫可能會超出 GPT 的令牌限制。解決方案：將程式碼分割成更小的區塊。
• 人工智慧建議的準確性： 人工智慧產生的建議並不總是準確的。確保告訴用戶在應用建議之前驗證建議。
• 整合複雜度： 將該工具與流行的 IDE 整合可能需要額外的插件或 API。

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哪裡有賣 AI 偵錯工具開發工具

如果您考慮過這個開發工具的想法，您必須考慮它的實際用例。這個人工智慧助理可以整合到：

• VSCode 等 IDE： 開發人員可以反白顯示有問題的程式碼，右鍵並接收即時偵錯建議。
• CI/CD 管道： 自動分析拉取請求中的程式碼並在審核期間提出修復建議。
• 團隊協作工具：在結對程式設計或團隊偵錯會話期間提供程式碼問題的見解。

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創辦人的後續步驟

如果您是探索這個開發工具啟動想法的創始人，請考慮透過以下方式使其成為更通用的工具：

• 擴展到其他語言：增加對 JavaScript、Java 或 Go 的支援。

• 建立瀏覽器擴充：建立一個用於在網路上偵錯程式碼的輕量級工具。

• 增強使用者體驗：開髮用於錯誤分析和修復的視覺化儀表板。

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開發工具的未來是光明的，有機會重塑開發人員的工作和協作方式。有了正確的願景和執行力，這個想法可能會成為您新創公司的成功故事！

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本文摘自《Handy 開發人員指南》。

以上是Devtools 啟動想法：使用程式碼範例建立人工智慧驅動的調試助理！的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！