Errores silenciosos

Introducción

En la programación, los errores silenciosos son un desafío subyacente que todos los desarrolladores experimentan. Estos errores son particularly peligrosos porque no provocan una interrupción explícita del programa y pueden llevar a comportamientos inesperados o incorrectos sin que el programador se dé cuenta. Cuando un LLM (Modelo de lenguaje de inteligencia artificial) genera código, estos errores silenciosos son particularmente difíciles de detectar porque no solo requieren una comprensión precisa del problema y el contexto, sino también una capacidad para prever las consecuencias potencialmente inesperadas de ciertas decisiones codificadoras. En esta unidad, exploraremos por qué los errores silenciosos pueden ser tan problemáticos y cómo podemos diseñar prompts y estrategias que ayuden a mitigar estos riesgos.

Explicación principal con ejemplos

Los errores silenciosos ocurren cuando una expresión o operación en el código no produce un error explícito pero tiene un comportamiento inesperado. A continuación, presentamos algunos ejemplos para ilustrar esto:

# Ejemplo 1: Error de tipo en una variable
def divide(x, y):
    return x / y

result = divide(4, "2")  # Resulta en un comportamiento inesperado sin error explícito

En este ejemplo, la función divide intenta dividir un entero por una cadena. En Python, esta operación no produce un error explícito; en cambio, el resultado es una excepción de tipo TypeError. Sin embargo, si la función se llamara en un contexto donde el error no fuera detectado (por ejemplo, en un bucle), podría generar resultados incorrectos sin que se note.

# Ejemplo 2: Error de suposición implícita
def parse_json(json_str):
    return json.loads(json_str)  # Supone que siempre hay una estructura JSON válida

data = "{'key': 'value'}"  # Faltan comillas en el string
result = parse_json(data)

En este caso, la suposición implícita de que json.loads siempre funcionará sin errores es errónea. La cadena "{'key': 'value'} no es una estructura JSON válida, pero json.loads intentará decodificarla y probablemente generará un error, aunque esto podría variar dependiendo del manejo de excepciones en el entorno.

Errores típicos / trampas

Trampa 1: Suposición implícita de tipos

Cuando una función o expresión hace suposiciones sobre los tipos de datos sin validarlos, puede generar comportamientos inesperados. Por ejemplo:

# Ejemplo 3: Suposición implícita en una operación matemática
def calculate_average(numbers):
    return sum(numbers) / len(numbers)

data = [10, '20', 30]  # '20' es un string que no se puede dividir numéricamente
average = calculate_average(data)

Trampa 2: Manejo inadecuado de excepciones

Ignorar o manejar mal las excepciones puede ocultar errores silenciosos. Por ejemplo:

# Ejemplo 4: Ignorar excepciones en una función
def read_file(file_path):
    try:
        with open(file_path, 'r') as file:
            return file.read()
    except Exception:
        pass

content = read_file("non_existent_file.txt")  # No maneja el caso donde el archivo no existe

Trampa 3: Falta de validación de entradas

Si una función no valida las entradas antes de usarlas, puede generar resultados incorrectos. Por ejemplo:

# Ejemplo 5: Falta de validación en una consulta SQL
def execute_query(query):
    cursor.execute(query)  # No verifica si la consulta es válida

execute_query("SELECT * FROM non_existent_table")  # No genera un error explícito pero no devuelve resultados

Checklist accionable

1. Validar tipos de datos: Siempre valida los tipos de datos antes de usarlos en operaciones.
2. Manejar excepciones adecuadamente: Captura y maneja las excepciones específicas para evitar ocultar errores.
3. Verificar la estructura de datos: Verifica que la entrada a una función sea lo esperado, especialmente cuando se manejan tipos complejos como JSON o diccionarios.
4. Documentar suposiciones implícitas: Documenta todas las suposiciones implícitas en el código para que sean evidentes.
5. Ejecutar pruebas unitarias: Utiliza pruebas unitarias para capturar y detectar errores silenciosos.
6. Utilizar herramientas de análisis estático: Implementa herramientas como linters o analizadores estáticos de código para encontrar problemas potenciales antes de la ejecución.
7. Revisar el código manualmente: Realiza revisiones manuales del código para detectar errores que las herramientas puedan no capturar.

Cierre con "Siguientes pasos"

Siguientes pasos

1. Refinar prompts de validación: Diseña prompts específicos para solicitar la validación de entradas y supuestos implícitos en el código generado por modelos LLM.
2. Implementar pruebas automatizadas: Integrar pruebas unitarias y de integración en el flujo de trabajo de desarrollo para detectar errores silenciosos.
3. Formación continua: Mantente actualizado sobre nuevas técnicas y herramientas para la detección y mitigación de errores silenciosos.

Siguiendo estos pasos, puedes mejorar significativamente la calidad del código generado por modelos LLM y reducir los riesgos asociados con los errores silenciosos.