编辑：蛋酱
管理层：「感激，毕竟程序员的人为是每小时 13 美元。」
在编写程序时，无论是对付初学者还是对付专业开拓职员，都会花费大量韶光来调试或修复源代码缺点，也便是 Debug。
这个过程繁琐繁芜，包括 Bug 复现和 Bug 定位等环节。如果有了自动化的 Debug 程序，就可以显著提高编程实践的效率。
近日，有开拓者打造了一款可以在几秒钟内修复并阐明问题代码的 Debug 神器 ——Adrenaline。
试用地址：https://useadrenaline.com/
该工具由 OpenAI Codex 供应支持，Codex 是 OpenAI 与 GitHub 联合发布的 AI 代码补全工具 GitHub Copilot 背后的技能支撑。
鉴于 Codex 的补全功能是基于 GPT-3 的，以是 Adrenaline 也多了一项特色 Debug 功能：阐明 Bug。
目前，Adrenaline 已经开源。
利用方法
请把稳，利用 Adrenaline 的条件是，用户必须从 OpenAI 掌握台供应自己的 OpenAI API 密钥。这是为了防止 API 滥用。
要在本地运行，须要克隆存储库并运行以下命令：
$ npm install$ npm run start-local
目前，Adrenaline 支持 Python、JavaScript、Java、Ruby、PHP、C++、C、Shell 多种编程措辞。
调试过程如下：Adrenaline 将代码和缺点信息发送到 OpenAI 编辑与插入 API ( code-davinci-edit-001)，该 API 会发回可能修复缺点的代码编辑。建议的修复会像 diff 一样在线显示，带有接管、谢绝或修正每个代码变动的选项。
Adrenaline 不仅会为缺点提出修复建议，还会利用 GPT-3 ( text-davinci-003) 以普通易懂的英语阐明缺点：
该缺点意味着无法计算 Granger 因果考验统计量，由于 VAR（向量自回归）模型对数据有完美的拟合。这意味着数据的可预测性太强，VAR 模型无法找到变量之间的任何故意义的关系。要办理此问题，您可以考试测验利用不同的模型或调度 VAR 模型的参数。
如果代码没有引发非常，但可能仍旧存在缺点，Adrenaline 还可以利用 OpenAI Codex 扫描代码以查找问题并提出修复建议。
作者：希望能引入 ChatGPT 助手
现在，Adrenaline 只是一个大略的 Demo，仅仅展示了 AI 驱动 Debug 的可能性。但在作者的构想中，未来的 Adrenaline 将会有更丰富的功能。
在项目主页，作者也先容了有关如何改进 Adrenaline 的一些想法：
1. 客户端智能（例如静态代码剖析）可用于为 GPT-3 构建更好的 prompt。
2. Adrenaline 不仅该当阐明缺点，还该当供应一个 ChatGPT 风格的助手来回答有关缺点的问题。
3. 创建一个实行此操作的 VSCode 扩展，将肃清将代码和缺点复制粘贴到站点中的问题。
当然，ChatGPT 未必是完备精确的。有人问：如何处理来自 ChatGPT 的缺点？
作者表示：「Adrenaline 不会总是精确地纠正你的缺点，但它至少可以给你一个出发点。」
参考链接：https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/106q6m9/p_i_built_adrenaline_a_debugger_that_fixes_errors/
