Les LLMs pourraient bientôt produire plus de code que les humains, changeant la façon dont nous traitons nos bibliothèques et la maintenance du code.
Les LLMs facilitent les mises à jour radicales des API, rendant pratique des tâches autrefois évitées par les ingénieurs seniors.
La complexité croissante dans des projets comme TensorFlow rend difficile la maintenance et l'évolution des systèmes, même si des refactorisations importantes pourraient améliorer la situation.
Les agents de codage peuvent être très efficaces pour résoudre des problèmes concrets grâce aux tests rigoureux, rendant le processus de portage de C à Rust moins manuel.
Les tests de propriété et de fuzzing permettent de vérifier l'équivalence des sorties entre les versions C et Rust, assurant ainsi que les comportements sont préservés.
Le portage automatisé, bien que limité dans la typologie du code et nécessitant parfois une supervision humaine, peut être une solution coûteusement efficace et améliorant l'expérience des utilisateurs finaux.
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