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7 articles par Volkan Unsal

Écrire des workflows GenAIScript plus rapidement avec des assistants de codage

A pixelated 2D illustration of a computer workstation in a corporate theme. The centerpiece is a monitor showing TypeScript code snippets, where JSDoc comments stand out clearly above corresponding functions in blocky text format. Around the monitor are minimalist, geometric icons: a gear symbolizing workflow, a tree structure signifying abstract syntax trees, and a lightning bolt representing optimization and automation. The backdrop features a tidy grid pattern, utilizing a muted palette of five professional colors. The scene is clean and devoid of human figures or written labels.

La documentation du code peut être fastidieuse mais elle reste essentielle pour maintenir la qualité et faciliter la collaboration. Avec GenAIScript, vous pouvez automatiser la génération de commentaires JSDoc dans les projets TypeScript en utilisant ast-grep pour une analyse précise du code et les LLM pour produire une documentation détaillée. Cette approche permet non seulement de gagner du temps, mais aussi d’améliorer la cohérence et d’assurer la clarté dans toute votre base de code. Des avantages pratiques comme l’exécution parallèle des tâches, l’utilisation optimisée des prompts et la facilité de partage des workflows font de GenAIScript un outil puissant pour industrialiser ces tâches au sein des équipes de développement.

Zine rencontre les Pull Requests (et plus)

A screenshot of a pull request in github with a zine image.

Les récents progrès dans la génération d’images par IA offrent de nouvelles possibilités pour documenter et examiner les modifications de code. En utilisant un processus en deux étapes — d’abord convertir un diff de pull request en une invite visuelle via un modèle de langage, puis générer des images à partir de cette invite — les développeurs peuvent enrichir leurs PRs avec des résumés visuels attrayants. Cette approche s’inspire du format “zine”, en mêlant détails techniques et illustrations. Ce flux de travail peut simplifier le processus de relecture en rendant les changements plus faciles à comprendre d’un seul coup d’œil, ce qui peut augmenter la participation et la compréhension au sein des équipes. Avec les améliorations continues des modèles génératifs, il faut s’attendre à des façons encore plus riches de présenter et de discuter du code dans un futur proche.

GPT-Image-1

Three side-by-side square frames, each showing a uniquely posed 8-bit style pixel cat. Each frame visually represents image generation from different AI models, using five flat corporate colors and minimalist geometric backgrounds. The cats are simple, highly pixelated, and visually distinct from one another, with no text or people present, creating a clean, corporate, and comparative visual suitable for a blog.

Notre équipe vient de lancer la prise en charge du nouveau modèle de génération d’images OpenAI gpt-image-1, désormais disponible via l’API d’OpenAI et Azure AI Foundry. Nous avons comparé gpt-image-1 à DALL·E 2 et DALL·E 3 en générant des images de chats pixelisés en 8 bits à partir de la même invite. Chaque modèle produit des résultats visuels distincts et gpt-image-1 apporte son propre style et interprétation. Cette mise à jour vous permet d’évaluer la manière dont les modèles génératifs actuels traitent les tâches créatives familières tout en profitant des avancées en synthèse d’images. Essayez de lancer les mêmes workflows que vous utilisez pour les modèles existants afin d’observer les différences de rendus et de traitement des invites avec gpt-image-1.

Validation des outils MCP

An 8-bit style corporate-tech illustration featuring a glowing digital lock icon symbolizing security through "tools signature hash" on one side, and a scanner emitting wave-like patterns to represent a "content safety scanner" on the other. Abstract geometric shapes symbolize interconnected servers and tools, all depicted in a muted 5-color palette, creating a clean, structured visual. No people or text are present in the image.

GenAIScript a introduit des mises à jour pour renforcer la sécurité des outils du Model Context Protocol (MCP), en traitant des vulnérabilités telles que les attaques de type “rug pull”, l’empoisonnement des outils et l’injection de prompts. Avec des options comme le hachage de signature des outils et la détection d’injection de prompt via des scanners de sécurité du contenu, ces fonctionnalités offrent des garanties supplémentaires pour préserver l’intégrité des définitions et des sorties des outils. Assurez-vous que vos configurations sont à jour pour une protection complète.

Agents MCP

A pixelated, geometric graphic depicting interconnected computer servers, each surrounded by angular shield-like shapes. One server displays a browser icon linked to "Playwright MCP tools," while a network grid above shows data flow, emphasizing a connection to a "https://azure.microsoft.com" website icon. The design uses five corporate-style colors in a minimalist layout without text or human figures.

Configurez et exécutez plusieurs serveurs MCP en parallèle avec la prise en charge des agents. Utilisez le champ mcpAgentServers pour une intégration fluide des agents ou simplifiez directement via le champ mcpServers afin d’adapter l’automatisation à vos besoins.

Ressources MCP

A colorful 2D illustration in an 8-bit retro style, depicting a stylized server setup with abstract data nodes linked by lines. The design uses five corporate colors, forming a geometric pattern that symbolizes data and resource exchange. The interconnected nodes illustrate a protocol for interaction, creating an iconic and corporate atmosphere without any people or text.

Le Model Context Protocol (MCP) propose une méthode puissante permettant aux scripts de fournir un contexte aux grands modèles de langage (LLM) en exposant des données via des ressources MCP. Ces ressources permettent aux serveurs de partager un contenu structuré auquel les clients peuvent accéder et qu’ils peuvent exploiter efficacement. En intégrant publishResource dans vos workflows, vous rationalisez la façon dont vos applications interagissent avec les clients MCP, améliorant ainsi la découverte et la résolution de contexte. Découvrez comment les outils et ressources MCP peuvent améliorer vos systèmes dès aujourd’hui.