Програмиране с AI агент
Изкуственият интелект (AI) фундаментално промени начина, по който програмираме. AI агентите могат да генерират код, да го оптимизират и дори да помагат при отстраняване на грешки. Все пак има някои ограничения, които програмистите трябва да имат предвид при работа с AI.
Проблеми с поредността и дублирането
AI агентите имат затруднения с правилния ред на кода. Например те могат да поставят инициализации в края на файл, което води до грешки по време на изпълнение. Освен това AI може без колебание да дефинира множество версии на една и съща класа или функция в рамките на проект, което предизвиква конфликти и объркване.
Платформа за код с памет и структура на проекти помага
Едно решение е използването на AI кодови платформи, които могат да управляват памет и проектни структури. Това помага за поддържане на последователност в сложни проекти. За съжаление тези функции не винаги се прилагат последователно. Поради това се случва AI да губи свързаността на проекта и да въвежда нежелани дубликати или неправилни зависимости по време на програмирането.
Повечето AI coding платформи работят с инструменти, които могат да извикват големите езикови модели. Тези инструменти се базират на отворен стандартен протокол (MCP). Възможно е да свържете AI coding агент към IDE като Visual Code. При желание можете локално да настроите LLM с llama или ollama и изберете MCP сървър за интеграция. Fortis AI има MCP сървър създадено, за да помага при дебъг и управление на подлежащата (Linux) система. Удобно, ако искате директно да пуснете кода на живо.
Модели могат да се намерят на huggingface.
Разширенията за IDE са незаменими
За по-добро управление на AI-генерирания код разработчиците могат да използват IDE разширения, които следят за коректността на кода. Инструменти като линтери, проверки на типове и усъвършенствани инструменти за анализ на кода помагат за ранно откриване и коригиране на грешки. Те са съществено допълнение към AI-генерирания код за гарантиране на качество и стабилност.
Причината за повтарящите се грешки: контекст и роля в API-тата
Една от основните причини AI агентите да повтарят грешки се крие в начина, по който интерпретират AI API-тата. AI моделите имат нужда от контекст и ясна ролевa спецификация, за да генерират ефективен код. Това означава, че подсказките (prompts) трябва да са пълни: те трябва не само да съдържат функционалните изисквания, но и очаквания резултат и крайни условия да бъдат изрично указани. За да улесните това, можете да записвате подсказките в стандартен формат (MDC) и да ги изпращате по подразбиране към AI. Това е особено полезно за общи програмни правила, които прилагате, както и за функционалните и техническите изисквания и структурата на вашия проект.
Инструменти като FAISS и LangChain помагат
Продукти като FAISS и LangChain предлагат решения за по-добро справяне на AI с контекста. FAISS, например, помага при ефективно търсене и извличане на релевантни кодови фрагменти, докато LangChain помага при структуриране на AI-генерирания код и запазване на контекста в по-голям проект. Но и тук можете евентуално да го настроите локално с RAC бази данни.
Заключение: полезно, но все още не самостоятелно
AI е мощен инструмент за програмисти и може да помогне за ускоряване на процесите на разработка. Все пак той все още не е в състояние самостоятелно да проектира и изгради по-сложна кодова база без човешки контрол. Програмистите трябва да възприемат AI като асистент, който може да автоматизира задачи и да генерира идеи, но който все още се нуждае от насоки и корекции, за да доведе до добър резултат.
Свържете се контакт за да помогне при настройването на средата за разработка, за да помогне на екипите да извлекат максимума от средата за разработка и да се занимават повече с инженеринг на изискванията и проектиране, отколкото с отстраняване на грешки и писане на код.
