Em meu post anterior, falei sobre como iniciar um aplicativo de terminal de código aberto baseado em GenAI. Esta semana, a tarefa era contribuir com uma nova funcionalidade para o projeto de outro usuário. Como tivemos que colaborar com alguém novo, juntei-me a Lily, que desenvolveu um aplicativo com recursos de melhoria de código semelhantes aos meus - exceto que o dela tem uma personalidade de rato!

Sinta-se à vontade para conferir o assistente de rato do projeto dela quando tiver algum tempo.

O código dela está escrito em TypeScript e, para ser sincero, não tenho muita experiência com isso. Eu estava um pouco ansioso para adicionar novos recursos sem quebrar alguma coisa acidentalmente. É engraçado – TypeScript parece muito mais difícil para mim em comparação com outras linguagens OOP como Java ou C . Mas achei que essa era uma boa oportunidade de aprendizado, então decidi mergulhar de cabeça.

Nosso objetivo era adicionar uma nova opção (-t) para exibir o uso de token tanto para a resposta quanto para o prompt. Então, comecei abrindo um problema em seu repositório para descrever o recurso e, em seguida, bifurquei o projeto para funcionar localmente.

O aplicativo estava usando a API GROQ para seus recursos LLM e, felizmente, havia uma maneira fácil de acessar informações de uso de token por meio do campo "usage" na resposta da API:

Como o aplicativo usava yargs para argumentos de linha de comando, adicionar outra opção era bastante simples. Fiz isso para que, se o usuário especificasse -t ou --token-usage, o aplicativo exibisse informações do token no final da saída junto com a resposta da IA. Testei-o algumas vezes e certifiquei-me de que não quebrava os recursos existentes. Quando isso foi confirmado, o código foi enviado para meu fork e eu fiz uma solicitação pull.

Já fazia um tempo que não fazia uma solicitação pull, então rapidamente pesquisei os comandos no Google e descobri que há uma maneira fácil de fazer isso por meio do VS Code (sério, onde eu estaria sem ele?).

Adicionei uma breve explicação sobre o novo recurso e enviei a solicitação pull:

Foi quando vi a notificação da solicitação de pull de Lily em meu repositório algumas horas atrás. Verifiquei rapidamente o código, testei localmente e funcionou muito bem! Testei para ver se há algum problema com outras opções e não houve nenhum. Eu estava usando a API Gemini, então era diferente da API Open AI Chat Completion comumente usada por outros, mas ela ainda conseguiu fazer funcionar.

Não encontrei nenhum problema ou melhoria para sugerir, então aceitei seu pull request e mesclei-o no branch principal. Foi muito divertido (e estressante) ter alguém contribuindo com seu código porque você não sabe o que esperar e se eles teriam problemas por causa de seu código rúnico.

Mas tudo correu bem no final, e isso me fez apreciar como grandes projetos de código aberto colaboram e melhoram de forma assíncrona por meio de solicitações pull.