Azalio_tech: “#AI #opensource Как с помощью генеративного ИИ улучшить PR в open sour…”

#AI #opensource

Как с помощью генеративного ИИ улучшить PR в open source проект.

## Введение

Fluent Bit - это быстрый и легковесный логгер и форвардер логов, который часто используется в облачных средах для сбора и отправки данных. В этой статье я расскажу, как с помощью ИИ удалось быстро разобраться в незнакомой кодовой базе и подготовить качественный PR.

## Проблема

При настройке отправки логов в Amazon Kinesis через Fluent Bit я столкнулся с ограничением - плагин не позволял указать нестандартный порт для подключения. Это было критично в нашей инфраструктуре, где из-за особенностей сетевой архитектуры мы используем нестандартные порты для доступа к kinesis.

## Первоначальное решение

Мой коллега предложил простой патч, который решал проблему:
Было:


ctx->kinesis_client->port = 443;
struct flb_upstream *upstream = flb_upstream_create(config, ctx->endpoint,
                                                  443, FLB_IO_TLS,
                                                  ctx->client_tls);

Стало:


ctx->kinesis_client->port = ctx->port;
struct flb_upstream *upstream = flb_upstream_create(config, ctx->endpoint,
                                                  ctx->port, FLB_IO_TLS,
                                                  ctx->client_tls);

Патч работал, но для долгосрочного решения нужно было внести изменения в апстрим проекта. Пересборка Fluent Bit при каждом обновлении не самый удобный вариант.

## Работа с ИИ

Для работы я использовал cursor.com - форк VSCode с интегрированным Claude AI. Главное преимущество этого редактора в том, что он "понимает" всю кодовую базу проекта.

Вот как проходила работа с ИИ:

1. Сначала я показал ему существующий патч и попросил предложить улучшения. ИИ самостоятельно:
- Обнаружил существующие в кодовой базе механизмы логирования (flb_plg_debug и flb_plg_error)
- Предложил добавить информативные сообщения о выбранном порте
- Добавил валидацию входных данных после моей просьбы.

2. ИИ самостоятельно написал тесты, проверяющие:
- Инициализацию с дефолтным портом
- Использование кастомного порта
- Обработку некорректных значений порта

3. Когда возникли проблемы с подхватыванием порта, ИИ предложил пошаговую отладку через gdb:


# Сборка с отладочной информацией
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug -DFLB_DEV=On

# Запуск отладчика
gdb --args ./bin/fluent-bit -c /etc/fluent-bit/fluent-bit.conf

# Команды отладки
(gdb) break cb_kinesis_init
(gdb) run
(gdb) print flb_output_get_property("port", ins)
(gdb) print *ins

## Результат

Итоговый PR был вмержен в основную ветку проекта. На всю работу ушло около 6 часов, включая время на знакомство с кодовой базой Fluent Bit.

Теперь изменение конфигурации Fluent Bit для работы с нестандартным портом Kinesis выглядит так:


[OUTPUT]
    Name             kinesis
    Match            *
    region           us-east-1
    port             4443  # Новый параметр
    stream           my-stream

Я надеюсь в версии fluent-bit 3.2 оно уже будет работать.

P.S. Я пробовал копилот от гитхаба для этой задачи - он мне показался несколько бесполезым и не шел ни в какое сравнение с sonnet 3.5.