Qué comprobar siempre al usar LLMs para generación de código

Introducción

Cuando se utiliza una Inteligencia Artificial basada en Lenguajes Maquetados (LLM) para la generación de código, es crucial asegurarse de que el código resultante cumpla con los estándares y requisitos establecidos. Sin embargo, a pesar de su poder y versatilidad, estas herramientas no son infalibles y pueden producir códigos con errores o comportamientos inesperados. Es fundamental tener en cuenta qué aspectos comprobar siempre para garantizar la calidad del código generado.

Explicación principal

¿Qué comprobar al generar código con LLMs?

La verificación del código generado por LLMs es un proceso multifacético que implica varios puntos clave:

1. Comprobación de funcionalidad: Asegúrate de que el código realiza correctamente la tarea esperada en diferentes escenarios.
2. Compatibilidad y dependencias: Verifica que el código sea compatible con la infraestructura actual, incluyendo versiones de software específicas y otras dependencias.
3. Seguridad: Evalúa si el código contiene vulnerabilidades o inyecciones de códigos maliciosos.
4. Estilo y convenciones: Asegúrate de que el estilo del código generado siga las convenciones estilísticas definidas para tu proyecto.

Ejemplo práctico

A continuación, se presenta un ejemplo corto de una función en Python generada por un LLM:

def calcular_area_circulo(radio):
    area = 3.14 * (radio ** 2)
    return area

¿Qué comprobarías?

• Funcionalidad: Verificar que el cálculo del área de un círculo sea correcto para diferentes valores de radio.
• Estilo y convenciones: Asegurarte de que el código siga las convenciones de estilo definidas (por ejemplo, usar math.pi en lugar de 3.14).
• Dependencias: Verificar que no haya dependencias o librerías externas no utilizadas.

Errores típicos / trampas

A continuación, se presentan algunos errores comunes y sus soluciones:

1. Errores de funcionalidad

Casual del error: El LLM genera una función que falla en ciertos valores específicos (por ejemplo, cero o negativos).

Solución: Comprueba las entradas que podrían generar errores y asegúrate de incluir casos extremos en tus pruebas.

2. Errores de seguridad

Casual del error: El LLM genera código que podría ser susceptible a inyecciones SQL o XSS.

Solución: Asegúrate de validar todas las entradas y escapar correctamente cualquier dato que se inserte en consultas SQL.

3. Errores de estilo y convenciones

Casual del error: El LLM genera código con un estilo poco estandarizado o inadecuado para el proyecto.

Solución: Establece reglas claras sobre la convención de nombres, uso de comentarios y estructura del código, y asegúrate de que todas las entradas sigan estas reglas.

Checklist accionable

Aquí tienes un checklist detallado para comprobar siempre el código generado por LLMs:

1. Revisa la funcionalidad: Ejecuta pruebas unitarias con diferentes casos límite.
2. Verifica compatibilidad: Comprueba que el código no dependa de versiones específicas de software o librerías.
3. Evalúa seguridad: Asegúrate de que el código no esté expuesto a inyecciones de códigos maliciosos.
4. Comprueba convenciones: Verifica que el estilo del código siga las reglas establecidas para tu proyecto.
5. Analiza dependencias: Comprueba que todas las dependencias se manejen correctamente y no se sobrecarguen innecesariamente.
6. Mira la documentación: Asegúrate de que el código esté bien documentado y fácil de entender.
7. Testea en diferentes entornos: Verifica el comportamiento del código en diferentes ambientes (desarrollo, preproducción, producción).
8. Comprueba el rendimiento: Analiza si el código genera el desempeño esperado.

Cierre

Siguientes pasos

• Documentación detallada: Documenta todas las pruebas y comprobaciones realizadas para futuras referencias.
• Automatización: Considera la automatización de algunas de estas verificaciones para mejorar la eficiencia en el proceso de desarrollo.
• Feedback continuo: Mantén un flujo de feedback constante con los LLMs para mejorar su precisión y calidad del código generado.

Al seguir estos pasos, podrás garantizar que el código generado por LLMs cumpla con los estándares de calidad necesarios, asegurando así la solidez y fiabilidad de tu proyecto.