Большие языковые модели (LLM) становятся неотъемлемой частью инструментов генерации, анализа и автоматизации программирования. Их возможности позволяют автоматизировать разработку, искать ошибки, генерировать тесты, осуществлять перевод между языками программирования. Однако одно из ключевых ограничений — контекстное окно, то есть максимально возможная длина входных данных. С ростом объема современных программ эффективность работы LLM с длинным кодом становится всё более актуальной задачей, особенно учитывая вычислительные и финансовые издержки обработки длинных последовательностей.

Минификация кода — процесс сокращения программного текста до минимального, необходимого для сохранения семантики. Для современных LLM это уже не только техническая задача (как раньше для web‑ресурсов), а способ оптимизации использования ресурсов, экономия токенов, увеличение объема анализируемого кода, ускорение анализа и генерации. В данной статье рассматривается современное состояние исследований по минификации в контексте LLM, формулируются гипотезы о её влиянии, а также обсуждаются перспективы для программной лингвистики.

Цифровая трансформация предприятий приводит к стремительному росту неструктурированных данных (документы, изображения, логи). Ручная обработка подобных данных повышает стоимость процессов и создаёт риски ошибок. Robotic Process Automation (RPA) снижает издержки и повышает воспроизводимость, однако классические решения ограничены жёстко зашитыми сценариями. Растущее разнообразие кейсов требует гибкой платформы, способной порождать новые обработчики «на лету» и масштабировать их под неравномерную нагрузку. Настоящая статья демонстрирует, как микросервисный MVP RPA_SOFT подтверждает технологическую реализуемость такого подхода и логически ведёт к динамической модели.

1. MVP RPA_SOFT как исходная точка

Постановка задачи. Требовалось создать сервис, принимающий CSV/JSON/PDF через REST-эндпоинт или веб-UI, автоматически распознающий структуру, выполняющий морфемный анализ и компоновку (пока через API YandexGPT), финализирующий результат и сохраняющий его в MongoDB, пользователю при этом отображается прогресс и ссылка на артефакты

Архитектура MVP. Прототип развёрнут на VM (Proxmox) и состоит из трёх ключевых микросервисов – Auth, DP, API Gateway – плюс веб-клиент. DP-service (Node 20 + Python 3.12) закрывает весь конвейер обработки, API Gateway служит единой точкой входа, Auth-service зарезервирован под грядущую MFA/JWT-логику, пока используются cookie-сессии на MongoStore (см. рис.1).