البرمجة باستخدام وكيل ذكاء اصطناعي

غيّر الذكاء الاصطناعي (AI) الطريقة التي نبرمج بها بشكل جذري. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي توليد الشيفرة، وتحسينها، وحتى المساعدة في تصحيح الأخطاء. ومع ذلك، هناك بعض القيود التي يجب على المبرمجين أخذها بعين الاعتبار عند العمل مع الذكاء الاصطناعي.

مشكلات التسلسل والتكرار

تواجه وكلاء الذكاء الاصطناعي صعوبة في ترتيب الشيفرة بالشكل الصحيح. على سبيل المثال، قد يضعون عمليات التهيئة في نهاية الملف مما يسبب أخطاء وقت التشغيل. بالإضافة إلى ذلك، قد يقوم الذكاء الاصطناعي بتعريف عدة نسخ من نفس الفئة أو الدالة داخل المشروع دون تردد، مما يؤدي إلى تعارضات وتشويش.

منصة شيفرة تحتوي على ذاكرة وهيكلية مشروع تساعد

أحد الحلول لذلك هو استخدام منصات شيفرة مدعومة بالذكاء الاصطناعي قادرة على إدارة الذاكرة وبنية المشروع. يساعد ذلك في الحفاظ على الاتساق في المشاريع المعقدة. للأسف، لا تُطبق هذه الميزات دائماً بشكل متسق، مما قد يؤدي إلى فقدان الذكاء الاصطناعي لاتساق المشروع وإدخال تكرارات غير مرغوبة أو تبعيات غير صحيحة أثناء البرمجة.

تعمل معظم منصات الترميز المعتمدة على الذكاء الاصطناعي باستخدام ما يسمى بالأدوات التي يمكن لنماذج اللغة الكبيرة استدعاؤها. تلك الأدوات تعتمد على بروتوكول قياسي مفتوح (MCP). من الممكن أيضاً ربط وكيل ترميز بالذكاء الاصطناعي ببيئة تطوير متكاملة مثل Visual Code. كما يمكنك إعداد نموذج LLM محلياً llama أو ollama واختر خادم MCP للتكامل معه. لدى Fortis AI خادم MCP تم إنشاؤه للمساعدة في تصحيح الأخطاء وإدارة النظام الأساسي (لينكس). مفيد عندما تريد نشر الشيفرة مباشرة على الهواء.
يمكن العثور على النماذج على huggingface.

إضافات بيئة التطوير المتكاملة لا غنى عنها

لإدارة الشيفرة المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل، يمكن للمطورين استخدام امتدادات IDE التي تراقب صحة الشيفرة. أدوات مثل linters، وملقّنات الأنواع، وأدوات تحليل الشيفرة المتقدمة تساعد في اكتشاف الأخطاء مبكراً وتصحيحها. إنها إضافة أساسية للشيفرة المولدة بالذكاء الاصطناعي لضمان الجودة والثبات.

سبب الأخطاء المتكررة: السياق والدور في واجهات برمجة التطبيقات

واحدة من الأسباب الرئيسية لاستمرار وكلاء الذكاء الاصطناعي في تكرار الأخطاء تكمن في طريقة تفسيرهم لواجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي. تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى سياق ووصف دور واضح لتوليد شيفرة فعّالة. هذا يعني أن المطالبات يجب أن تكون كاملة: لا ينبغي أن تحتوي فقط على المتطلبات الوظيفية، بل يجب أن توضّح أيضاً النتيجة المتوقعة والشروط الحدّية بصراحة. لتسهيل ذلك يمكنك حفظ المطالبات بصيغة قياسية (MDC) وإرسالها بشكل افتراضي إلى الذكاء الاصطناعي. هذا مفيد بشكل خاص للقواعد البرمجية العامة التي تتبعها والمتطلبات الوظيفية والتقنية وبنية مشروعك.

أدوات مثل FAISS وLangChain تساعد

منتجات مثل FAISS و LangChain تقدم حلولاً لتمكين الذكاء الاصطناعي من التعامل بشكل أفضل مع السياق. تساعد FAISS، على سبيل المثال، في البحث واسترجاع مقاطع الشيفرة ذات الصلة بكفاءة، بينما تساعد LangChain في هيكلة الشيفرة المولدة بالذكاء الاصطناعي والحفاظ على السياق داخل مشروع أكبر. ولكن يمكنك أيضاً إعداد ذلك محلياً باستخدام قواعد بيانات RAC.

الخلاصة: مفيد، لكنه غير مستقل بعد

الذكاء الاصطناعي أداة قوية للمبرمجين ويمكن أن يساعد في تسريع عمليات التطوير. ومع ذلك، فإنه لا يزال غير قادر فعلياً على تصميم وبناء قاعدة رمز معقدة بشكل مستقل دون إشراف بشري. يجب على المبرمجين اعتبار الذكاء الاصطناعي كمساعد يمكنه أتمتة مهام وتوليد أفكار، لكنه ما يزال يحتاج إلى توجيه وتصحيح للوصول إلى نتيجة جيدة.

اتصل اتصال للمساعدة في إعداد بيئة التطوير حتى تتمكن الفرق من الاستفادة القصوى من بيئة التطوير والتركيز أكثر على هندسة المتطلبات والتصميم بدلاً من تصحيح الأخطاء وكتابة الشيفرة.