"Airbnb использовала подход, основанный на языковой модели (LLM), для миграции почти 3,5 тыс. файлов тестов компонентов React из Enzyme в React Testing Library (RTL). Изначально они оценили, что это займет 1,5 года, но завершили задачу всего за шесть недель. Миграция включала в себя рефакторинг файлов тестов, сохраняя намерение оригинальных тестов и покрытие кода. Они создали автоматизированный конвейер с валидацией, шагами рефакторинга и петлями повторных попыток. LLM получала все больше контекста, включая код компонента и связанные тесты, для улучшения успеха. Они использовали подход "выборка, настройка и обзор" для улучшения подсказок и сценариев, увеличивая завершенность с 75% до 97%. Автоматизация эффективно обработала подавляющее большинство миграции, оставив небольшой процент для ручных исправлений. Проект сохранил намерение тестов и покрытие кода и оказался намного быстрее и дешевле, чем ручная миграция. Этот опыт подчеркивает мощь LLM для крупномасштабных преобразований кода. Airbnb планирует расширить использование LLM для продуктивности разработчиков. Они также нанимают инженеров, которые любят решать сложные проблемы в масштабе."