Mi a Debug-GIMM eszköz a Microsoft Agentic AI-től a hibakereséséhez, mint a programozók?

Annak ellenére, hogy az AI képes kódot generálni, nehéz bízni benne, hacsak nem hibakeresi a kódot, mielőtt végrehajtaná. Ez az oka annak, hogy ebben a bejegyzésben a Debug-giM eszköz a Microsoft Agentic AI-től a hibakeresési kódig. A Microsoft elindította a Python-vezérelt keretrendszert, amelynek célja az AI-ügynökök képességeinek felmérése a gyakorlati kódjavító kihívások hatékony kezelésében. Ebben a bejegyzésben többet tárgyalunk erről az eszközről.

Debug-giM eszköz a Microsoft Agentic AI-től a hibakeresési kódig

A Microsoft által bevezetett Debug-GYM egy Python-alapú platform, amelynek célja annak tesztelése, hogy az AI-szerek hogyan használják az interaktív hibakeresési eszközöket, például a PDB-t a reális kódjavító feladatokhoz. Ez lehetővé teszi az ügynökök számára, hogy aktívan felfedezzék a futási idő viselkedését, finomítsák a megoldásokat hibakeresési parancsok segítségével, és bizonyítékokat gyűjtsenek, mielőtt javításokat javasolnának, szorosan utánozva a szoftver hibakeresési emberi megközelítését.

Hibakeresési gimm műszaki architektúra

A Debug-GYM-et úgy tervezték, hogy megkönnyítse az interaktív, szerszámtudatos kódoló szerekkel végzett kísérleteket. Bemutatja ezeket az ügynököket a hibát hajlamos Python programokkal, és egy ellenőrzött felületen keresztül hozzáférést biztosít a hibakeresési eszközökhöz. A rendszer alapvető elemei a következők:

• Python szkriptek:  Mindenekelőtt beépített Python szkriptekkel rendelkezünk, amelyek tartalmazzák az összes ismert hibát, a szintaxisban szereplő problémákat és más logikai és futásidejű hibákat.
• Hibakereső: A Debug-GYM egy interaktív felületet biztosít, amely utánozza a Python PDB hibakeresőjének funkcionalitását. Ez a felület olyan képességeket tartalmaz, mint például a hívásköteg ellenőrzése a program folyamatának megértése, a kód lépésről lépésre történő végrehajtása a részletes elemzéshez és a változók értékelése a problémák azonosítása érdekében. Ezek az eszközök lehetővé teszik az AI -szerek számára, hogy aktívan feltárják és diagnosztizálják a problémákat.
• Akcióterület: A rendszer itt strukturált adatbeviteleket mutat be, például a Traceback információk és a valós idejű változó értékek az AI-szerekhez. Ennek alapján az ügynökök konkrét intézkedéseket tehetnek, például hibakeresési parancsok kiadását vagy a kód módosítását az azonosított hibák megoldására. Ez az interakció hangsúlyozza a bizonyítékok által vezérelt hibakeresést és a kód finomítását.

A Debug-GYM-et úgy tervezték, hogy pontos és kiszámítható eredményeket (determinisztikus végrehajtás) biztosítson, biztosítva a következetességet az ügynökök értékelése során. Moduláris kialakítása lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy könnyen cseréljék vagy javítsák az alkatrészeket, például AI -szereket vagy hibakeresési eszközöket, anélkül, hogy megzavarnák a rendszert. Ez a rugalmasság alkalmassá teszi a különféle hibakeresési technikákkal való kísérletezést.

módosítsa a wifi prioritású Windows 10-et

Használja a Debug-GiM eszközt

Most, hogy ismerjük a Debug-GIMM eszköz alkotóelemeit, menjünk tovább, és nézzük meg, hogyan működik. Lépettünk egy lépésről lépésre a Debug-GiM eszköz használatáról, amelyet csak követhet, hogy elinduljon. Kövesse az alábbiakban említett lépéseket a Debug-GIMM eszköz használatához. Az említett parancsok végrehajtása előtt be kell lépnie a projektkönyvtárba.

• Állítsa be a környezetet:  Ahhoz, hogy virtuális környezetet hozzon létre ehhez a feladathoz, futtatnunk kell  Python - m venv .venv.  Ez aktiválja a virtuális környezetet, és ha egyszer megtörténik, kilép a környezetből és fut PIP telepítse a hibakeresési gimm-et A keretrendszer telepítéséhez, de győződjön meg arról, hogy megvan Python 3.12 vagy újabb telepítve a számítógépére.
• Készítse el a konfigurációs fájlt: Most egy konfigurációs fájlt kell generálnunk. Ehhez futtassa a következő parancsot: python -m debug_gym.init_llm_config ~/.config/debug_gym
• API hitelesítés hozzáadása: Szerkessze ezt a fájlt, hogy tartalmazza az API hitelesítő adatait vagy a hitelesítési részleteket, a használni kívánt hibakeresési eszközöktől függően.
• Szokjon hozzá a hibakeresési-giM struktúrához:  A Debug-GYM utasítás magában foglalja a Buggy Program forgatókönyveket, a hibakereső felületet (hasonlóan a Python PDB-jéhez), és megfigyelő-fellépési tereket tartalmaz a szerek számára, hogy kölcsönhatásba lépjenek a környezettel.
• Használja a szkripteket:  Most használhatja az adott Python szkripteket ismert hibákkal az AI -szerek hibakeresési képességeinek tesztelésére. Ezek a forgatókönyvek lefedik a szintaxisot, a futási időt és a logikai hibákat, sokféle tesztelési alapot kínálva.

A Debug-Gym lehetővé teszi az AI ügynökök számára, hogy interaktív hibakeresést kapjanak olyan parancsok használatával, mint például a töréspontok beállítása, a változók ellenőrzése és a kód átlépése a betekintés összegyűjtésére és a megoldások javaslatára. Strukturált visszajelzést nyújt az ügynökök teljesítményének felmérésére és javítására a problémák megoldásában. Nyílt forrású jellege lehetővé teszi a testreszabást, a kísérletezést és az együttműködést, az innováció elősegítését és a kutatás hibakeresési előrelépését.

Következtetés

Kétségtelen, hogy a hibakeresési-GYM eszköz hozzáadott értéket képvisel a programozó életéhez azáltal, hogy egyszerűvé teszi a kód hibakeresését az AI bátorságával. Interaktív, strukturált platformot biztosít, amely tükrözi az emberi hibakeresési folyamatokat, lehetővé téve az AI -szerek számára a kódproblémák hatékony diagnosztizálását és megoldását. Jól felépített kialakítása, beleértve olyan funkciókat, mint a modularitás, a determinisztikus végrehajtás és a nyílt forrású rendelkezésre állás, elősegíti a kísérleteket, az együttműködést és a közösség által vezérelt innovációt.

A Debug-GYM eszköz tagadhatatlanul értékes forrás az AI-vezérelt hibakeresés előmozdításához. A realisztikus kódjavító feladatok kezelésének képességével és a gyakorlati tanulás előmozdításával a Debug-GiM kiváló eszközként szolgál a fejlesztők és a kutatók számára egyaránt. Ne feledje azonban, hogy ezeknek az AI modelleknek az edzési adatainak nincs elegendő példája a valós hibakeresési viselkedésről, ami befolyásolja az eszközök teljes felhasználásának képességét. Ha többet szeretne tudni erről, meglátogathatja Microsoft.com -

Olvas:  A legjobb AI eszközök a fejlesztők számára

Mi az AI eszköz a kód hibakereséséhez?

A Debug-GiM-en kívül megvan a  Github -Copilot, kurzor,  és  DEBUGGPT. A Github Copilot valós idejű kódjavaslatokat és hibajavításokat kínál közvetlenül az IDE-kben, mint például a VS kód, javítva a fejlesztők termelékenységét. A Cursor, egy speciális AI-hajtású IDE, támogatja a teljes projektek hibakeresését, a többfájl-kódbázisok elemzését és célzott megoldások kínálatát. A DEBUGGPT egy Python-alapú AI eszköz, amely az OpenAI GPT modelljeit használja a kód automatikus hibakeresésére a hibák elemzésével, a magyarázatokkal és a javítások javaslásával.

Olvas:  Mi az ingyenes alternatívák a Manus AI ügynöknek?

Milyen eszközöket használ a kód hibakereséséhez?

A hibakereséséhez használhatja  A Python PDB-je, amely lehetővé teszi a kódlépés végrehajtását és a változó ellenőrzést. Ezenkívül a Visual Studio Debugger felhasználóbarát és részletes hibaelemzést nyújt, amit felhasználhat. Ha az AI útvonalon szeretne menni, adjon esélyt a Debug-Gym-nek.

Olvassa el még:  Legjobb AI kódgenerátor asszisztensek a VS kódhoz -