JavaScript (Claude API – концепция вызова):
JavaScript
async function callClaudeAPI (promptText) {
// КЛЮЧИ, URL, ВЕРСИЯ API И МОДЕЛЬ ДОЛЖНЫ БЫТЬ АКТУАЛЬНЫМИ!
const API_KEY = process.env.ANTHROPIC_API_KEY; // Безопасное получение
const API_URL = "https://api.anthropic.com/v1/messages";
const MODEL_NAME = «claude-3-sonnet-…»; // Заменить!
const headers = {«x-api-key»: API_KEY, «anthropic-version»: «…", …};
const body = JSON.stringify ({
model: MODEL_NAME,
messages: [{«role»: «user», «content»: promptText}]
// Добавьте другие параметры (max_tokens и т.д.)
});
try {
const response = await fetch (API_URL, {method: «POST», headers, body});
if (!response. ok) throw new Error (`HTTP ${response.status} `);
const data = await response. json ();
// КОНЦЕПТУАЛЬНО: Извлечь ответ из data […]
return data.content [0].text; // Структура специфична для Claude!
} catch (error) {
console.error («Claude API Error:», error); // Заменить на логирование!
return null;
}
}
Описание: Демонстрирует асинхронный вызов Workspace, формирование headers и body, концептуальный парсинг ответа для Claude API. В реальном коде нужна обработка ошибок, таймауты и безопасное управление ключами.
5.2.4 Ключевые моменты при интеграции API:
– Безопасность ключей: Храните ключи вне кода (env, secrets managers).
– Обработка ошибок: Предусматривайте ошибки сети, API (4xx, 5xx), таймауты, ошибки парсинга. Используйте try-except/try-catch и логирование.
– Асинхронность: Используйте async/await для неблокирующих вызовов в нагруженных приложениях.
– Управление затратами: Отслеживайте использование, устанавливайте бюджеты и оповещения
– Rate Limiting: Реализуйте повторные запросы с задержкой (exponential backoff) при ошибках HTTP 429.
5.3. Авто-тесты и regression suite: помощь ИИ с учетом российских моделей
ИИ может помочь в создании тестов и тестовых данных, ускоряя обеспечение качества ПО.
5.3.1 Использование российских ИИ:
– Генерация тестов для кода с русским контекстом: YandexGPT/GigaChat могут лучше понять код с русскими комментариями/данными и предложить релевантные unit-тесты.
– Генерация тестовых данных для РФ: Создание списков российских имен, адресов, ИНН, форматов телефонов и т. п.
– Пример промпта: «Сгенерируй 10 JSON объектов с тестовыми данными российских пользователей: имя (русское), город (РФ), телефон (+7XXXXXXXXXX), email.»