¿Te imaginas un mundo donde el software se optimice continuamente para ser más eficiente y sostenible? En Agente Geek, siempre estamos buscando las últimas innovaciones que transformarán el mundo digital. Hoy, exploramos cómo GitHub está apostando por la inteligencia artificial para lograr precisamente eso.
Continuous Efficiency: La IA al Rescate del Planeta (y de tu Código)
El equipo de GitHub Next y GitHub Sustainability ha estado trabajando en un concepto revolucionario llamado ‘Continuous Efficiency’ (Eficiencia Continua). La idea central es utilizar la IA para automatizar y mejorar la eficiencia del código, reduciendo así el impacto ambiental del software. ¿El objetivo? Un desarrollo más sostenible, sin que los desarrolladores tengan que dedicar una cantidad excesiva de tiempo y esfuerzo a ello.
¿Por qué es Importante la Eficiencia Continua?
La ‘Continuous Efficiency’ promete beneficios para todos:
- Para los desarrolladores: Software más rápido, mejor estandarización del código y mayor garantía de calidad.
- Para las empresas: Reducción del consumo de energía y recursos, mejora de la calidad del código, mejor experiencia de usuario y, en última instancia, menores costos.
- Para el planeta: Software más eficiente energéticamente, contribuyendo a la sostenibilidad digital.
A pesar de estos beneficios, la sostenibilidad rara vez es una prioridad en el desarrollo de software. GitHub busca cambiar esto con herramientas que permitan una mejora continua y automatizada del código.
¿Cómo Funciona la ‘Continuous Efficiency’ en GitHub?
GitHub está implementando la ‘Continuous Efficiency’ a través de ‘Agentic Workflows’, una plataforma experimental de código abierto que permite comportamientos automatizados y proactivos en repositorios de GitHub, ejecutándose de forma segura en GitHub Actions.
El trabajo se centra en dos áreas principales:
Implementación de Reglas y Estándares
Gracias a los modelos de lenguaje (LLM) y los flujos de trabajo basados en agentes, es posible expresar estándares de ingeniería y directrices de calidad del código en lenguaje natural y aplicarlos a gran escala.
Esto va más allá de las herramientas tradicionales de linting y análisis estático, ofreciendo:
- Creación de reglas declarativa basada en la intención: Describe la intención en lenguaje natural y el modelo la interpreta e implementa.
- Generalización semántica: Una única regla de alto nivel se puede aplicar a diversos patrones de código, lenguajes de programación y arquitecturas.
- Corrección inteligente: Resuelve problemas y violaciones a través de acciones integradas en la plataforma, como crear una solicitud de extracción (pull request) o agregar comentarios y sugerencias a un cambio.
Ejemplo: Implementación de reglas de software ecológico
GitHub ha implementado una amplia gama de reglas y patrones de software ecológico, aplicándolos a bases de código completas. Por ejemplo, colaboraron con el proyecto “resolve” para analizar su código base y proponer mejoras automatizadas.
Mejora Heterogénea del Rendimiento
La ingeniería de rendimiento es compleja debido a la heterogeneidad del software. GitHub busca construir un agente genérico que pueda analizar cualquier software y realizar mejoras de rendimiento demostrables.
La ingeniería de rendimiento semiautomática tiene como objetivo satisfacer esa necesidad con un flujo de trabajo automatizado e iterativo donde un agente investiga, planifica, mide e implementa mejoras con guía humana. Los agentes basados en LLM exploran repositorios, identifican herramientas de rendimiento relevantes, ejecutan microbenchmarks y proponen cambios de código específicos.
Ejemplo: ‘Daily Perf Improver’
‘Daily Perf Improver’ es un flujo de trabajo en tres fases que se ejecuta en pequeños sprints diarios y puede:
- Investigar y planificar mejoras.
- Inferir cómo construir y evaluar el repositorio.
- Proponer optimizaciones medidas de forma iterativa.
¿Cómo Participar en la ‘Continuous Efficiency’?
Si te gusta experimentar, puedes empezar a ejecutar flujos de trabajo basados en agentes en GitHub Actions. GitHub publicará próximamente conjuntos de reglas y flujos de trabajo. ¡Mantente atento!
Conclusión
La ‘Continuous Efficiency’ de GitHub representa un paso adelante en el desarrollo de software sostenible. Al aprovechar el poder de la IA, GitHub busca crear un futuro donde el software no solo sea funcional, sino también eficiente y respetuoso con el medio ambiente.
Fuente: GitHub Blog
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