AIが生成したPythonコードを素早く追跡する - pyhunt

AIコーディング時代の到来により、今ではコードを直接書くことよりも、生成されたコードを分析・レビューすることに、はるかに多くの時間がかかるようになっています。

特に、どこでどの関数が呼び出されているのか、処理の流れを把握するには大きな労力が必要で、エラー修正やリファクタリングの過程で構造そのものが変わることも珍しくありません。

プロジェクトの規模が大きくなるほど、こうした作業にかかる時間は指数関数的に増えていきます。このように、ますます複雑で煩雑になっていくデバッグ工程を改善するために、ツリー可視化ロギングツール pyhunt を開発しました。

pyhunt は、コード実行時にエラーが発生した行や、新たに定義された関数群の構造を、ターミナル内で直感的なツリー形式として可視化してくれるため、コードの流れを素早く把握でき、デバッグ時間を大幅に短縮できます。

主な特徴

• 関数/メソッド呼び出しの自動追跡: @trace デコレータひとつで、同期/非同期関数やクラスの呼び出しフローを自動記録
• 豊富な色分けとツリー構造ログ: 呼び出し深度に応じた色とインデントで可読性を向上
• 多様なログレベルをサポート: DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL
• CLIによるログレベル設定: .env ファイルに HUNT_LEVEL を保存・管理
• AIワークフローに最適化: AIが生成したコードを手軽に追跡できます。
• 例外発生時に詳細情報を提供: 呼び出し引数、位置、スタックトレースを含む

Githubリンク

[softer]

おお、こういうツールで該当コードをAIチャットの識別子やドキュメント化まで結び付けられれば、自動化ツールチェーンになりそうですね

[easydev]

ご意見ありがとうございます！ 私の成果物が新たなインスピレーションになったと知り、うれしいです。