Deblank: Ferramenta para Remover Formatação de Código para Redução de Tokens em LLM
O que o Deblank faz
Deblank é uma ferramenta de pré-processamento que remove a formatação de código (indentação, espaços em branco, quebras de linha) antes de enviar o código para LLMs, com uma etapa de pós-processamento para restaurar a legibilidade. A transformação é bidirecional e segura para AST.
Resultados de Desempenho
Em avaliações com vários modelos (DeepSeek-V3, Claude, Gemini, etc.):
- ~30% de redução de tokens para linguagens como Java e C++
- ~9% de redução de tokens para Python
- Impacto insignificante na precisão Pass@1 para conclusão de código
- Latência média: ~76ms
Linguagens Suportadas e Recursos
- Python, Java, C/C++, C#, JavaScript/TypeScript e Go
- Lida razoavelmente bem com trechos incompletos
- Útil para fluxos de trabalho de preenchimento-no-meio
Começando
O projeto é de código aberto com estes recursos:
- GitHub: https://github.com/anpl-code/Deblank
- Artigo: https://arxiv.org/abs/2508.13666
- Docker:
docker pull zhangcen456/deblank:latest
Este tipo de otimização de tokens pode ser particularmente útil ao trabalhar com LLMs de contexto limitado ou ao processar grandes bases de código, embora o impacto varie conforme a linguagem devido às diferenças nas convenções de formatação.
📖 Leia a fonte completa: r/LocalLLaMA
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