אחד הקשיים בכניסה לפרויקט קוד פתוח, בין אם בשביל לתרום קוד או בשביל לדבג בעיה נקודתית בשימוש בספריה, הוא שספריות וותיקות הן פשוט ענקיות ולכן יכול לקחת המון זמן להבין איזה חלק בקוד הספריה בכלל קשור לאתגר שלנו. מנועי חיפוש לא ממש יעילים פה, כולל החיפוש המובנה בגיטהאב, כי בעבודה כזאת אין לנו באמת מושג מה מחפשים.

מסתבר שגם כאן Chat GPT וחבריו יודעים לעבוד כמו מנוע חיפוש משודרג ולכוון אותנו לפיתרון. אני ניסיתי את זה עם קלוז'ר ועם ספרייה בשם Reagent. רציתי להבין למה כשאני כותב:

[:p :foo/bar]

ה HTML שנוצר משמיט את התחילית foo ומראה לי על המסך רק את הטקסט bar. רק בשביל קונטקסט באופן כללי בקלוז'ר אפשר להשתמש בפונקציה str כדי להפוך דברים למחרוזות וכתיב כזה:

[:p (str :foo/bar)]

באמת גורם ל Reagent להציג את הטקסט המלא :foo/bar.

וכך הגעתי לקוד של Reagent ולשאלה פשוטה - איפה בתוך ערימת הקוד שם נמצאת הפונקציה שמכינה את האלמנטים לריאקט? ועם זה הלכתי ל Chat GPT ושאלתי את השאלה הבאה:

given reagent code
https://github.com/reagent-project/reagent

what part of the code causes reagent to convert the element's content to HTML, assuming the content is a keyword

that is what part converts the expression [:p :foo/bar] to React's createElement ?

התשובה כללה הפנייה מדויקת לפונקציה שאני צריך שנקראת as-element ולקובץ הרלוונטי שנקרא reagent.impl.template.

אחרי שמצאנו איפה הקוד המעניין אפשר להמשיך לעוד כמה שאילתות כדי להרחיב את הסיפור:

1. Check the commit history of the project and list all commit messages related to this line

2. Check the issues of the project and find me all issues that might have led to this line

ככל שנשתמש ב Chat GPT כמנוע חיפוש נוכל להגיע למידע מעניין ולחסוך זמן יקר, בלי שהוא ינסה כל הזמן לענות בעצמו על השאלות וישקע בהזיות.