Instrukcje dotyczące silnika CodePorting AI

Funkcja ta jest szczególnie przydatna podczas pracy z złożonymi bazami kodu lub gdy próbujemy osiągnąć konkretne wyniki w generowanym kodzie. Dzięki tym instrukcjom użytkownicy mogą zapewnić, że model AI generuje kod, który spełnia ich dokładne wymagania i specyfikacje.

Używanie instrukcji inline

Instrukcja inline to specjalny mechanizm, który pozwala użytkownikom na udzielanie konkretnych wskazówek modelom AI podczas realizacji zadań związanych z kodem źródłowym.

Jedną z kluczowych korzyści płynących z używania instrukcji inline jest to, że pozwala użytkownikom na precyzyjne dostosowanie wyników modelu AI bez konieczności ręcznej edycji kodu po jego wygenerowaniu. Może to zaoszczędzić czas i wysiłek, ponieważ użytkownicy mogą szybko i łatwo wprowadzać zmiany w wygenerowanym kodzie, nie zaczynając od zera.

Użytkownicy mogą udzielać instrukcji dotyczących tego, jak niektóre części kodu powinny być modyfikowane lub optymalizowane, używając tagów <ai>...</ai> w komentarzach w kodzie.

Przykład 1: Kontrola nazewnictwa

Na przykład, instrukcja mówi silnikowi CodePorting AI, aby zmienił nazwę funkcji Python crc_check na verifyCrc przy użyciu konwertera Python na Java converter oraz Model1:

# <ai>Zmień nazwę funkcji crc_check na verifyCrc</ai>
def crc_check(data, div):
   ...
   return crc

Wynik konwertera to kod Java, który ma metodę verifyCrc zamiast crc_check lub crcCheck:

// Ten kod jest tłumaczeniem z Pythona na Javę
public class CrcVerifier {
    public static int verifyCrc(byte[] data, byte[] divisor) {
        // Implementacja sprawdzania CRC
        int crc = 0; // Miejsce na obliczenie CRC
        // Dodaj logikę obliczania CRC tutaj
        return crc;
    }
}

Przykład 2: Generowanie kodu infrastruktury

Oto kolejny przykład, jak sprawić, aby silnik AI stworzył kod szkieletowy przy użyciu konwertera Python na Java converter oraz Model1:

# <ai>Zmień nazwę funkcji crc_check na verifyCrc</ai>
# <ai>Utwórz klasę SecurityServiceImpl i interfejs ISecurityService</ai>
def crc_check(data, div):
   ...
   return crc

W wyniku tego, wygenerowany kod zawiera interfejs ISecurityService implementowany przez SecurityServiceImpl:

// Ten kod jest tłumaczeniem z Pythona na Javę
public interface ISecurityService {
    int verifyCrc(byte[] data, byte[] div);
}

public class SecurityServiceImpl implements ISecurityService {
    @Override
    public int verifyCrc(byte[] data, byte[] div) {
        // Implementuj logikę weryfikacji CRC tutaj
        int crc = 0;
        // ...
        return crc;
    }
}

Przykład 3: Określenie zależności

Oto przykład, jak dodać logowanie do klasy przy użyciu konwertera Python na Java converter oraz Model1:

# <ai>Zmień nazwę funkcji crc_check na verifyCrc</ai>
# <ai>Utwórz klasę SecurityServiceImpl i interfejs ISecurityService z zależnością kontekstu aplikacji w konstruktorze</ai>
# <ai>Dodaj zależność logowania do klasy</ai>
def crc_check(data, div):
   ...
   # <ai>rzucaj wyjątek zamiast zwracać wynik</ai>
   return crc

W wyniku tego, logger jest wstrzykiwany przez konstruktor SecurityServiceImpl:

// Ten kod jest tłumaczeniem z Pythona na Javę, implementującym usługę zabezpieczeń z funkcją weryfikacji CRC.
public interface ISecurityService {
    // Zdefiniuj metody, które ten interfejs będzie udostępniał
}

public class SecurityServiceImpl implements ISecurityService {
    private final Logger logger;

    public SecurityServiceImpl(Logger logger) {
        this.logger = logger;
    }

    public void verifyCrc(byte[] data, byte[] div) throws Exception {
        // Szczegóły implementacji tutaj...
        // rzuć wyjątek zamiast zwracać wynik
        throw new Exception("Weryfikacja CRC nie powiodła się");
    }
}