Итак, я навайбкодил себе синтаксический анализ кода Kotlin
У меня за последние два дня произошёл крутой AI-момент. Есть у меня одна CLI-тулза, которая ищет тесты на проекте. Ищет она их тупо, пробегаясь по всем файлам. Заглядываем в файл, пробегаемся по всем методам и вытаскиваем все, у кого есть аннотация "Test" и "AllureID".
Для задачи можно было тупо использовать regex. Однако там ещё есть хитрая логика exclude тестов по специальной аннотации, которая может быть как на методе, так и на классе. Короче, regex, конечно, можно использовать, но это получится очень хрупкая штука.
Поэтому, чтобы не париться и при этом сделать стабильное решение, я затащил Kotlin embedded compiler. Он даёт полный карт-бланш на работу с AST. Однако есть ложка дёгтя — compiler весит под 70 MB. При этом я использую максимум полпроцента функционала.
Поэтому я решил: а дай-ка я навайбкодю себе свой анализ, который будет делать самый минимум, который мне нужен. В этом мне поможет мой безмолвный напарник в виде Aider и Claude под капотом.
Когда я дал Claude задачу верхнеуровнево, он, как и полагается ленивому разрабу, попытался всё сделать через regex. Пришлось его явно просить о том, чтобы он сделал машину состояний, а также сначала разбил код на токены и только потом провёл анализ и вытащил нужные мне данные. Я, конечно, знатно удивился, но он всё сделал с первой попытки – от меня потребовалась лишь правка в одном месте.
Код хоть и был рабочий, но абсолютно не поддерживаемый. Claude любит делать всё в одной гигантской функции, в которой потом сам же и запутывается. Поэтому сразу после я попросил его сгенерировать мне кучу тестов и кучу проверочных файлов.
Далее я пошёл и вручную отрефакторил его код в более читаемый вид – сгенерированные тесты помогли убедиться, что я ничего не сломал.
После рефакторинга Claude уже намного бодрее и проще добавлял нужный функционал – он сразу понимал, что не нужно менять весь код, а только вот эту конкретную функцию.
В итоге я сделал нужную мне штуку за полтора дня. Без LLM я бы, наверное, потратил примерно неделю.
Что из этого можно вынести:
👉 Сейчас много где кричат о том, что разрабов заменят на LLM. Чем больше работаю с LLM, тем больше убеждаюсь, насколько это чушь. Сама по себе LLM генерит неподдерживаемое, ломающееся говно.
👉 С LLM ты реально получаешь буст производительности, потому как я бы одни только тесты полдня писал, а тут они были готовы за пару минут.
👉 При работе с LLM крайне важна база. Благодаря универу я более-менее знал, как правильно делать синтаксический анализ. Без этих знаний я бы до сих пор возился с решением через regex, которое абсолютно не расширяемое.
Короче, LLM не заменит разраба. Однако разраб, который умеет грамотно работать в паре с LLM, вероятнее всего заменит :)
Итак, я навайбкодил себе синтаксический анализ кода Kotlin
У меня за последние два дня произошёл крутой AI-момент. Есть у меня одна CLI-тулза, которая ищет тесты на проекте. Ищет она их тупо, пробегаясь по всем файлам. Заглядываем в файл, пробегаемся по всем методам и вытаскиваем все, у кого есть аннотация "Test" и "AllureID".
Для задачи можно было тупо использовать regex. Однако там ещё есть хитрая логика exclude тестов по специальной аннотации, которая может быть как на методе, так и на классе. Короче, regex, конечно, можно использовать, но это получится очень хрупкая штука.
Поэтому, чтобы не париться и при этом сделать стабильное решение, я затащил Kotlin embedded compiler. Он даёт полный карт-бланш на работу с AST. Однако есть ложка дёгтя — compiler весит под 70 MB. При этом я использую максимум полпроцента функционала.
Поэтому я решил: а дай-ка я навайбкодю себе свой анализ, который будет делать самый минимум, который мне нужен. В этом мне поможет мой безмолвный напарник в виде Aider и Claude под капотом.
Когда я дал Claude задачу верхнеуровнево, он, как и полагается ленивому разрабу, попытался всё сделать через regex. Пришлось его явно просить о том, чтобы он сделал машину состояний, а также сначала разбил код на токены и только потом провёл анализ и вытащил нужные мне данные. Я, конечно, знатно удивился, но он всё сделал с первой попытки – от меня потребовалась лишь правка в одном месте.
Код хоть и был рабочий, но абсолютно не поддерживаемый. Claude любит делать всё в одной гигантской функции, в которой потом сам же и запутывается. Поэтому сразу после я попросил его сгенерировать мне кучу тестов и кучу проверочных файлов.
Далее я пошёл и вручную отрефакторил его код в более читаемый вид – сгенерированные тесты помогли убедиться, что я ничего не сломал.
После рефакторинга Claude уже намного бодрее и проще добавлял нужный функционал – он сразу понимал, что не нужно менять весь код, а только вот эту конкретную функцию.
В итоге я сделал нужную мне штуку за полтора дня. Без LLM я бы, наверное, потратил примерно неделю.
Что из этого можно вынести:
👉 Сейчас много где кричат о том, что разрабов заменят на LLM. Чем больше работаю с LLM, тем больше убеждаюсь, насколько это чушь. Сама по себе LLM генерит неподдерживаемое, ломающееся говно.
👉 С LLM ты реально получаешь буст производительности, потому как я бы одни только тесты полдня писал, а тут они были готовы за пару минут.
👉 При работе с LLM крайне важна база. Благодаря универу я более-менее знал, как правильно делать синтаксический анализ. Без этих знаний я бы до сих пор возился с решением через regex, которое абсолютно не расширяемое.
Короче, LLM не заменит разраба. Однако разраб, который умеет грамотно работать в паре с LLM, вероятнее всего заменит :)
Telegram message that reads: "Bear Market Screaming Therapy Group. You are only allowed to send screaming voice notes. Everything else = BAN. Text pics, videos, stickers, gif = BAN. Anything other than screaming = BAN. You think you are smart = BAN. How to create a business channel on Telegram? (Tutorial) A new window will come up. Enter your channel name and bio. (See the character limits above.) Click “Create.” A Telegram channel is used for various purposes, from sharing helpful content to implementing a business strategy. In addition, you can use your channel to build and improve your company image, boost your sales, make profits, enhance customer loyalty, and more. While some crypto traders move toward screaming as a coping mechanism, many mental health experts have argued that “scream therapy” is pseudoscience. Scientific research or no, it obviously feels good.
from us
