Docker Labs GenAI 系列深入探讨了人工智能工具在软件开发中的应用,特别是如何利用 AI 辅助解决 ESLint 违规问题。作者首先提出了一个核心议题:
大型语言模型(LLM)是否能够生成解决 ESLint 违规的方案,并探讨了所需的上下文和监督程度。 接着,介绍了如何通过编辑器或 Git 解决违规问题,并以一个修复未闭合正则表达式的例子进行了说明。
作者进一步讨论了如何缩小 ESLint 规则列表的范围,以便 LLM 能够提供帮助,并根据违规的上下文需求和监督需求将其分为四组。作者指出,大多数违规问题都可以在没有监督的情况下得到合理的修复。
作者介绍了如何创建提示以尝试修复 ESLint 违规,并讨论了使用 ESLint 时遇到的挑战,例如输出信息量过大。为了解决这个问题,提出了一种方法:修改 ESLint 工具以将结果写入 Docker 临时卷,从而避免消耗过多的模型上下文。
作者还介绍了 Tree-sitter 工具,它可以帮助 LLM 通过解析代码为抽象语法树(AST)来获取准确的代码上下文。最后,通过一个具体的例子展示了 LLM 如何使用这些工具来解决代码中的违规问题。
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https://www.docker.com/blog/how-to-fix-eslint-violations-with-ai-assistance/