Czy da się automatycznie stworzyć sensowny diagram albo dokumentację prosto z kodu? Czy w kodzie jest wystarczająco dużo wiedzy, a może wręcz przeciwnie – jest jej tak dużo, iż trudno wybrać, co jest najważniejsze?
Coraz wyraźniej widać, iż to możliwe. Wraz z rozwojem LLM i agentów AI pojawia się coraz więcej narzędzi tego typu – ale, co ciekawe, nie wszystkie opierają się na AI. Statyczna analiza kodu wciąż ma się bardzo dobrze.
W prezentacji pokażę efekty poszukiwań odpowiedzi na pytanie: “Która wiedza w kodzie jest naprawdę kluczowa i jak ją wyłowić – w zależności od tego, kto chce się czegoś dowiedzieć.”
Przyjrzymy się, jak różne narzędzia rozwiązują ten problem: do kogo są skierowane, co pokazują, co ukrywają i jak powtarzalne są ich wyniki. Będzie o rozwiązaniach opartych wyłącznie na LLM (wpychających całe repo do prompta), o eksperymentach Simona Browna (C4/Structurizr) i o tym, jak podobny problem rozwiązywaliśmy w Noesis.vision.
Będzie kod i będzie live demo. Zapraszam!
