Gli LLM (Grok 3, GPT-5, Gemini 2.5 Flash) possono generare rapidamente il codice C e il Makefile iniziali per un NIF Elixir funzionante su Linux, ma servono iterazioni umane per garantire sicurezza di memoria e portabilità su macOS, Windows e BSDs.
Un processo human-in-the-loop con cicli di generazione e recensione del codice è fondamentale per correggere errori, gestire casi specifici di sistema operativo e mitigare hallucination dei modelli.
Il NIF risultante funziona on-demand senza os_mon, restituendo mappa con byte totali, usati, liberi e disponibili, e include funzioni Elixir di wrapper, humanize e docstring con test ExUnit.
La configurazione di GitHub Actions per build e test multipiattaforma richiede più iterazioni LLM e aggiustamenti manuali, con vincoli su combinazioni di Elixir/OTP supportate.
L’esperimento evidenzia i limiti degli LLM: dimenticano contesto, mostrano overconfidence e forniscono risposte sicure anche quando sbagliate; restano però strumenti utili con supervisione esperta.
Il pacchetto DiskSpace è ora disponibile su Hex.pm e GitHub, testato con successo su Linux, macOS (arm64), Windows e BSDs (escluso DragonFlyBSD con OTP 25).
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