Replit обучает LLM чинить код по LSP-диагностикам

Replit делает AI частью IDE, а не отдельным помощником. Обычные модели для кода обучены на GitHub и Stack Overflow — они не умеют работать с событиями и инструментами внутри среды разработки. Команда решила обучить первую «нативную» модель на задаче code repair.

Почему именно ремонт кода? Разработчики тратят много времени на фиксы. В Replit уже есть LSP — сотни миллионов диагностик в день. Но LSP предлагает готовые решения только в ~10% случаев (для Python). Остальное — ручная работа. Модель, обученная на LSP-событиях и ответах, может закрыть этот разрыв.

Первый шаг — модель, которая принимает событие сессии и возвращает структурированный ответ. Это не только эксперимент, но и потенциально полезный инструмент для уже работающих на платформе разработчиков.

Источник: Building LLMs for Code Repair — Replit Blog