CodePorting AI Motor Instruktioner

Funktionen är särskilt användbar när man arbetar med komplexa kodbaser eller när man försöker uppnå specifika resultat i den genererade koden. Genom att tillhandahålla dessa instruktioner kan användare säkerställa att AI-modellen producerar kod som uppfyller deras exakta krav och specifikationer.

Använda Inline Instruktion

Inline-instruktion är en speciell mekanism som gör det möjligt för användare att ge specifik vägledning till AI-modeller under processen med källkodrelaterade uppgifter.

En viktig fördel med att använda inline-instruktion är att det gör det möjligt för användare att finjustera utdata från AI-modellen utan att behöva redigera koden manuellt efteråt. Detta kan spara tid och ansträngning, eftersom användare snabbt och enkelt kan göra justeringar i den genererade koden utan att behöva börja om från början.

Användare kan ge instruktioner om hur vissa delar av koden ska modifieras eller optimeras genom att använda <ai>...</ai>-taggar i kommentarer inom koden.

Exempel 1: Kontrollera Namngivning

Till exempel, instruktionen säger till CodePorting AI-motorn att byta namn på Python-funktionen crc_check till verifyCrc med hjälp av Python till Java konverterare och Model1:

# <ai>Byt namn på funktionen crc_check till verifyCrc</ai>
def crc_check(data, div):
   ...
   return crc

Konverterarens utdata är Java-kod som har verifyCrc-metoden istället för crc_check eller crcCheck:

// Denna kod är en översättning från Python till Java
public class CrcVerifier {
    public static int verifyCrc(byte[] data, byte[] divisor) {
        // Implementering av CRC-kontroll
        int crc = 0; // Platshållare för CRC-beräkning
        // Lägg till CRC-beräkningslogik här
        return crc;
    }
}

Exempel 2: Generera Infrastrukturkod

Här är ett annat exempel på hur man får AI-motorn att skapa en ställningskod med hjälp av Python till Java konverterare och Model1:

# <ai>Byt namn på funktionen crc_check till verifyCrc</ai>
# <ai>Skapa klassen SecurityServiceImpl och gränssnittet ISecurityService</ai>
def crc_check(data, div):
   ...
   return crc

Som resultat innehåller utdata koden ISecurityService-gränssnittet som implementeras av SecurityServiceImpl:

// Denna kod är översatt från Python till Java
public interface ISecurityService {
    int verifyCrc(byte[] data, byte[] div);
}

public class SecurityServiceImpl implements ISecurityService {
    @Override
    public int verifyCrc(byte[] data, byte[] div) {
        // Implementera logiken för CRC-verifiering här
        int crc = 0;
        // ...
        return crc;
    }
}

Exempel 3: Specificera Beroenden

Här är ett exempel på hur man lägger till loggning till klassen med hjälp av Python till Java konverterare och Model1:

# <ai>Byt namn på funktionen crc_check till verifyCrc</ai>
# <ai>Skapa klassen SecurityServiceImpl och gränssnittet ISecurityService med applikationskontextberoende i konstruktorn</ai>
# <ai>Lägg till loggningsberoende till klassen</ai>
def crc_check(data, div):
   ...
   # <ai>kastar ett undantag istället för att returnera resultatet</ai>
   return crc

Som resultat injiceras en logger via konstruktorn av SecurityServiceImpl:

// Denna kod är en översättning från Python till Java, som implementerar en säkerhetstjänst med en CRC-verifieringsfunktion.
public interface ISecurityService {
    // Definiera metoder som detta gränssnitt kommer att exponera
}

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 {
        // Implementeringsdetaljer här...
        // kasta ett undantag istället för att returnera resultatet
        throw new Exception("CRC-verifiering misslyckades");
    }
}