Pertemuan antara kecerdasan buatan dan debugging perangkat lunak telah mengambil arah menarik dengan diperkenalkannya ekstensi VSCode baru yang menggabungkan data runtime langsung dengan Large Language Models (LLMs). Proyek eksperimental ini telah memicu diskusi bermakna di komunitas pengembang tentang masa depan debugging berbantuan AI.
Konteks Runtime: Terobosan untuk Debugging AI
Respons komunitas menyoroti inovasi penting: penggabungan konteks runtime ke dalam debugging berbasis LLM. Berbeda dengan pendekatan tradisional yang hanya menganalisis kode statis, para pengembang sangat antusias dengan kemampuan untuk menangkap keadaan variabel, perilaku fungsi, dan jalur eksekusi secara real-time. Seperti yang dicatat oleh seorang pengembang dalam diskusi:
Saat ini semua LLM telah menyerap semua kode di dunia tetapi data tersebut hanya berupa teks kode... namun wawasan yang dapat dihasilkan dengan benar-benar menjalankan kode dan mendapatkan nilai runtime secara bertahap hampir tak terbatas.
Fitur Utama dari LLM Debugger:
- Debugging Aktif dengan informasi runtime secara langsung
- Manajemen Breakpoint Otomatis
- Inspeksi Runtime
- Dukungan Operasi Debug
- Pembuatan Data Sintetis
- Antarmuka Terintegrasi di VSCode
Potensi Pembuatan Data Sintetis
Poin diskusi yang signifikan di antara pengembang berpusat pada potensi pembuatan data sintetis. Beberapa anggota komunitas, termasuk mereka yang bekerja di bidang tinjauan kode, mengkonfirmasi bahwa data sintetis yang berasal dari sesi debugging runtime bisa sangat berharga untuk melatih dan mengevaluasi model AI. Kemampuan untuk menangkap perilaku program yang sebenarnya, bukan hanya analisis kode statis, membuka kemungkinan baru untuk meningkatkan pemahaman LLM tentang debugging perangkat lunak.
Integrasi Lintas Platform dan Pendekatan Alternatif
Komunitas telah menarik paralel menarik dengan alat dan lingkungan debugging lainnya. Para pengembang menyebutkan implementasi serupa dalam bahasa seperti Smalltalk/Pharo dan Ruby, di mana debugging diperlakukan sebagai warga kelas satu. Beberapa pengguna berbagi pengalaman mereka dengan implementasi manual menggunakan alat seperti ipdb, menunjukkan minat yang lebih luas dalam menggabungkan kemampuan LLM dengan alur kerja debugging.
Pendekatan Berbasis Penelitian
Posisi proyek yang transparan sebagai eksperimen penelitian daripada alat produksi telah diterima dengan baik oleh komunitas. Pendekatan ini memungkinkan eksplorasi konsep yang terfokus tanpa tekanan untuk memelihara solusi siap produksi, sambil tetap memberikan wawasan berharga untuk bidang debugging berbantuan AI.
Munculnya debugger eksperimental ini merupakan langkah signifikan menuju pemahaman bagaimana konteks runtime dapat meningkatkan kemampuan debugging berbantuan AI, yang berpotensi mengarah pada proses debugging yang lebih efisien dan akurat di masa depan.
Referensi: LLM Debugger: A VSCode Extension for Active Debugging