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Intégrer un LLM dans un script : une idée audacieuse
L'intégration des modèles de langage (LLM) dans les scripts via une ligne shebang suscite un intérêt croissant. Inspirée par une discussion sur Hacker News, cette approche permet d'utiliser des LLM directement dans des scripts, ouvrant la voie à de nouvelles possibilités d'automatisation.
Une citation inspirante
Kim_Bruning, un utilisateur de Hacker News, a déclaré : "Mais sérieusement, vous pouvez mettre une shebang sur un fichier texte en anglais maintenant (si vous êtes suffisamment courageux) [...]". Cette remarque a encouragé l'exploration de l'utilisation des LLM dans les scripts.
Utilisation de fragments LLM
La méthode la plus simple pour intégrer un LLM dans un script consiste à utiliser des fragments LLM. Par exemple, en ajoutant une ligne shebang spécifique, il est possible de générer automatiquement un SVG représentant un pélican à vélo :
#!/usr/bin/env -S llm -f
Générez un SVG d'un pélican faisant du vélo
Incorporation d'outils via LLM
Les LLM permettent également d'incorporer des appels d'outils dans les scripts. En utilisant l'option -T name_of_tool, il devient possible de créer des contenus dynamiques, comme un haïku mentionnant l'heure actuelle :
#!/usr/bin/env -S llm -T llm_time -f
Écrivez un haïku qui mentionne l'heure exacte actuelle
Exécution de modèles YAML
Pour des tâches plus complexes, les modèles YAML peuvent être utilisés pour définir des outils supplémentaires en tant que fonctions Python. Cela permet d'effectuer des calculs directement dans le script :
#!/usr/bin/env -S llm -t
model: [gpt-5](/dossier/openai).4-mini
Utilisez des outils pour effectuer des calculs
def add(a: int, b: int) -> int:
def multiply(a: int, b: int) -> int:
./calc.sh 'quel est 2344 * 5252 + 134' --td
Grâce à l'option de débogage --td, le script exécute les calculs et fournit le résultat : 2344 × 5252 + 134 = 12,310,822.
Vers des applications plus complexes
Pour ceux qui souhaitent explorer davantage, un exemple plus complexe est disponible, utilisant l'API SQL de Datasette pour interroger le contenu d'un blog. Cette innovation promet de transformer la manière dont les développeurs automatisent et enrichissent leurs scripts.
