Devtools 启动想法：使用代码示例构建人工智能驱动的调试助手！-Python教程-PHP中文网

我正在开始一个新系列。它专注于为有前途的创始人提供开发工具想法。这些创始人希望进入创始人领域。我一直在对这个主题进行大量研究，并将逐一探讨每个想法。对开始业务所需的内容进行基本概述。

Devtools Startup Ideas: Building an AI-Powered Debugging Assistant With Code Samples!

您的初创公司可以解决什么问题？

调试对于开发人员来说是最具挑战性和最耗时的任务之一。花几个小时试图理解错误消息是令人筋疲力尽的。梳理代码行来查找问题的根本原因可能会导致开发人员感到沮丧。这个过程常常会导致效率低下。
想象一下，构建一个可以智能识别实时代码问题并提出可行修复建议的工具。开发人员会爱你的！

本文将着眼于围绕人工智能驱动的调试助手初创公司的概念构建一家初创公司。无论您是探索 devtools 创业想法的创始人还是寻求灵感的开发人员，本分步指南都将帮助您了解它解决的问题。它还解释了其背后的技术。该指南向您展示如何构建基本原型。

为什么要建立人工智能驱动的调试初创公司？

开发人员在调试过程中面临的挑战

耗时的流程：开发人员经常花费数小时分析错误消息并追踪细微问题。
复杂的代码库：在大型、遗留或文档缺乏的代码库中，调试变得更加困难。
有限的工具：传统工具提供基本的静态分析，但缺乏智能、上下文感知的建议。

人工智能如何帮助代码调试

上下文机器学习：理解代码及其上下文以提供量身定制的建议。
实时修复：为检测到的问题提供可行的解决方案，减少调试时间。
自动化和生产力：通过智能自动化提高开发人员效率。

AI 驱动的调试助手如何工作

此工具将：

分析 Python 代码中的错误和低效率。
使用 OpenAI 的 GPT 获取 AI 驱动的解释和解决方案。
提供简单的 CLI，以便轻松集成到开发人员工作流程中。

使用的技术：

Python：用于代码分析和后端逻辑的编程语言。
OpenAI GPT：用于生成自然语言解释的强大模型。
AST（抽象语法树）：用于静态代码分析。

构建人工智能驱动的调试助手开发工具的分步指南

第1步：设置Python开发环境

首先，安装所需的库：

pip install openai

您应该在终端中看到类似这样的消息，最后有一条成功消息。

Devtools Startup Ideas: Building an AI-Powered Debugging Assistant With Code Samples!

pip install python-dotenv

Devtools Startup Ideas: Building an AI-Powered Debugging Assistant With Code Samples!

构建 AI 调试器

为了简单性和模块化，您可以根据功能将代码片段组织到多个文件中。

从 main.py 文件开始。该文件将作为您的 CLI 工具的入口点。

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()

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有时，Python 解释器的路径中没有当前目录。这就是我们添加
的原因

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

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位于 main.py 的顶部，以确保它包含脚本的目录。

代码分析模块

创建一个文件analysis.py。该文件包含使用 ast 模块进行静态代码分析的逻辑。

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

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此代码片段解析 Python 代码以检查语法错误。它返回错误消息或代码结构的详细树表示。

AI调试模块
创建文件：ai_debugger.py。该文件处理与 OpenAI 的 GPT API 的集成，以获取 AI 生成的建议。

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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