使用 AI：代码转换

不久前，LLM（大型语言模型）还不可能重写代码。每个法学硕士都有一个令牌限制，它确定了它可以吸收和应用的字数。由于令牌限制较低，模型无法吸收执行代码转换等复杂任务所需的信息量。

软件开发公司Mantle最近面临着一个共同的挑战：他们用特定的编码语言构建了下一代股权管理平台原型，该原型非常适合快速交互以响应客户的反馈。

但是，他们的生产技术堆栈中使用的代码不同，为了交付产品，Mantle 需要将代码库从一种语言转换为另一种语言。这是软件团队和企业经常面临的一项非常繁重的任务。

“这种努力是合理的，但过程是痛苦的，”Mantle 联合创始人兼首席技术官 Dwayne Forde 说道。 “您现在将花费大量宝贵的工程时间来重新创建现有功能，而不是向前推进面向客户的路线图。”

Forde 想知道 AI 是否可以提供帮助，Forde 是一位值得信赖的行业领导者，在 VMware 和 Xtreme Labs 等公司担任过 20 多年的工程经验，最近在 Mantle 上发表的一篇名为“使用 AI：代码”的博客文章中记录了这一过程转换。”

他希望该案例研究能够成为其他技术团队的有用资源，帮助他们节省时间和精力。

这是 Forde 为技术团队编写的一系列指导指南中的第二份，作为通过展示人工智能如何加速和增强他们的工作来促进该行业集体利益的努力的一部分。

“我们的目标不是实现 100% 完美编写的代码，”Forde 指出。 “我们的目标是消除 80% 的样板文件和重复模式，以便工程师可以专注于高价值的验证和验证，并且我们可以交付产品。”

不久前，LLM（大型语言模型）还不可能重写代码。每个法学硕士都有一个令牌限制，它确定了它可以吸收和应用的字数。由于令牌限制较低，模型无法吸收执行代码转换等复杂任务所需的信息量。

但随着 LLM 软件的快速进步，代币限制也随之提高，Forde 意识到他的团队面前有令人兴奋的新选择。更高的限制意味着模型可以增强推理能力，执行更复杂的数学和推理，以及以更大的尺寸输入和输出上下文。

根据 Medium 的说法，一百万个代币意味着一个模型相当于阅读 20 本小说或 1000 个法律案件摘要。

Forde 和他的团队明白，这种极大的代币限制将使他们能够将整个编码语言输入到 LLM 中，本质上是教它双语。

由于转换代码是极其耗费人力的工作，Mantle 知道，让法学硕士将少量代码从一种语言转换为另一种语言，对于工程项目的交付时间将非常有利。

“我们开发了一种方法，将工作范围减少了三分之二，并节省了数月的开发时间，”Forde 在他的帖子中写道。

将 Mantle 原型项目转换为新的代码语言通常需要数月的手工劳动。

相反，福特表示，他的工程师将时间集中在试验如何最好地促使法学硕士为他们完成大部分工作。

这不仅仅是将代码语言输入 LLM 并要求其翻译那么简单。

在 Forde 的监督下，Mantle 团队经历了一个创新和发现的过程，找出了在其工作中提供法学硕士的最佳说明、背景和指导。

他们从原型源语言以及现有的生产代码模式、目标架构的描述中提供模型代码片段，并向法学硕士提供有关 Mantle 自己的技术堆栈中使用的特定库和实用程序的上下文。

“我们有某些我们喜欢的库，因此添加一段上下文对于确保 LLM 输出代码与我们使用的代码兼容非常有帮助，”Forde 说道。

团队甚至提供了 LLM 屏幕截图来演示他们希望如何呈现信息，而仅从代码语言来看，这对于 AI 来说并不明显。

“现有应用程序的屏幕截图为法学硕士提供了应用程序的视觉布局，”福特说。 “你提供的背景和方向不必都是口头的。您也可以使用视觉参考点来获得您想要的输出。”

在他的博客文章中，Forde 详细介绍了 Mantle 用于转换代码的分步过程。这个过程是创新的、迭代的，有时还很有趣。

Mantle 团队一度指示法学硕士“像一名只能用源代码回答的软件工程师一样。”​​

Mantle 团队要求法学硕士一次只转换一小部分代码，检查其工作，纠正任何误解，然后继续前进。

逐步的实验使 Mantle 团队能够随着时间的推移完善和改进其工作，并创建一个可以在未来项目中复制的有效流程。

“文件生成后，我们的团队要么手动审核并调整输出，要么调整

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