Προγραμματισμός με έναν AI Agent
Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) έχει αλλάξει θεμελιωδώς τον τρόπο που προγραμματίζουμε. Οι πράκτορες AI μπορούν να γεννούν κώδικα, να τον βελτιστοποιούν και ακόμη να βοηθούν στο debugging. Παρʼ όλα αυτά, υπάρχουν ορισμένοι περιορισμοί που οι προγραμματιστές πρέπει να έχουν υπόψη όταν εργάζονται με AI.
Προβλήματα με τη σειρά και την επανάληψη
Οι πράκτορες AI δυσκολεύονται με τη σωστή σειρά του κώδικα. Για παράδειγμα, μπορεί να τοποθετήσουν αρχικοποιήσεις στο τέλος ενός αρχείου, προκαλώντας σφάλματα κατά την εκτέλεση. Επιπλέον, η AI μπορεί χωρίς δισταγμό να ορίσει πολλαπλές εκδοχές της ίδιας κλάσης ή συνάρτησης μέσα σε ένα έργο, οδηγώντας σε συγκρούσεις και σύγχυση.
Ένα πλατφόρμα κώδικα με μνήμη και δομή έργου βοηθά
Μια λύση γιʼ αυτό είναι η χρήση πλατφορμών κώδικα AI που μπορούν να διαχειρίζονται μνήμη και δομές έργου. Αυτό βοηθά στη διατήρηση της συνέπειας σε σύνθετα έργα. Δυστυχώς, αυτές οι λειτουργίες δεν εφαρμόζονται πάντα με συνέπεια. Ως αποτέλεσμα, μπορεί η AI να χάσει τη συνοχή ενός έργου και να εισαγάγει ανεπιθύμητες διπλοτυπίες ή λανθασμένες εξαρτήσεις κατά τον προγραμματισμό.
Οι περισσότερες πλατφόρμες κωδικοποίησης AI δουλεύουν με τα λεγόμενα εργαλεία που μπορεί να καλεί το μεγάλο γλωσσικό μοντέλο. Αυτά τα εργαλεία βασίζονται σε ένα ανοιχτό πρότυπο πρωτόκολλο (MCP). Είναι επομένως δυνατό να συνδέσετε έναν πράκτορα κωδικοποίησης AI σε ένα IDE όπως το Visual Code. Ενδεχομένως μπορείτε να στήσετε τοπικά ένα LLM με llama ή ollama και επιλέξτε έναν διακομιστή MCP για ενσωμάτωση. Η Fortis AI διαθέτει μια MCP server για να βοηθά στο debugging και στη διαχείριση του υποκείμενου (Linux) συστήματος. Χρήσιμο όταν θέλετε να βγάλετε τον κώδικα live άμεσα.
Μοντέλα βρίσκονται στο huggingface.
Επεκτάσεις IDE είναι απαραίτητες
Για καλύτερη διαχείριση του κώδικα που παράγεται από AI, οι προγραμματιστές μπορούν να χρησιμοποιούν επεκτάσεις IDE που επιβλέπουν την ορθότητα του κώδικα. Εργαλεία όπως linters, type checkers και προηγμένες αναλύσεις κώδικα βοηθούν στον έγκαιρο εντοπισμό και διόρθωση σφαλμάτων. Αποτελούν ουσιώδες συμπλήρωμα στον κώδικα που παράγει η AI για να διασφαλιστεί η ποιότητα και η σταθερότητα.
Η αιτία των επαναλαμβανόμενων σφαλμάτων: πλαίσιο και ρόλος στα APIs
Ένας από τους κύριους λόγους που οι πράκτορες AI συνεχίζουν να επαναλαμβάνουν λάθη έγκειται στον τρόπο που ερμηνεύουν τα API της AI. Τα μοντέλα AI χρειάζονται πλαίσιο και σαφή περιγραφή ρόλου για να παράγουν αποτελεσματικό κώδικα. Αυτό σημαίνει ότι τα prompts πρέπει να είναι πλήρη: να περιλαμβάνουν όχι μόνο τις λειτουργικές απαιτήσεις, αλλά και το αναμενόμενο αποτέλεσμα και τους περιορισμούς με σαφήνεια. Για να το διευκολύνετε, μπορείτε να αποθηκεύετε τα prompts σε τυποποιημένη μορφή (MDC) και να τα στέλνετε πάντα μαζί με το αίτημα προς την AI. Αυτό είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για γενικούς κανόνες προγραμματισμού που εφαρμόζετε, καθώς και για τις λειτουργικές και τεχνικές απαιτήσεις και τη δομή του έργου σας.
Εργαλεία όπως τα FAISS και LangChain βοηθούν
Προϊόντα όπως FAISS και LangChain προσφέρουν λύσεις για καλύτερη διαχείριση του context από την AI. Για παράδειγμα, το FAISS βοηθά στην αποδοτική αναζήτηση και ανάκτηση σχετικών αποσπασμάτων κώδικα, ενώ το LangChain βοηθά στη δομολόγηση του κώδικα που παράγει η AI και στη διατήρηση του context μέσα σε ένα μεγαλύτερο έργο. Και εδώ μπορείτε προαιρετικά να το στήσετε τοπικά με βάσεις RAC.
Συμπέρασμα: χρήσιμο, αλλά όχι ακόμη αυτόνομο
Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα ισχυρό εργαλείο για προγραμματιστές και μπορεί να βοηθήσει στην επιτάχυνση των διαδικασιών ανάπτυξης. Ωστόσο, δεν είναι ακόμη πραγματικά ικανή να σχεδιάσει και να κατασκευάσει αυτόνομα μια πιο σύνθετη βάση κώδικα χωρίς ανθρώπινο έλεγχο. Οι προγραμματιστές πρέπει να θεωρούν την AI ως βοηθό που μπορεί να αυτοματοποιεί εργασίες και να παράγει ιδέες, αλλά που εξακολουθεί να χρειάζεται καθοδήγηση και διόρθωση για να φέρει ένα καλό αποτέλεσμα.
Αναλάβετε επικοινωνία να βοηθήσετε στη ρύθμιση του περιβάλλοντος ανάπτυξης ώστε οι ομάδες να αξιοποιούν στο έπακρο το περιβάλλον και να αφιερώνουν περισσότερο χρόνο στην ανάλυση απαιτήσεων και στο σχεδιασμό παρά στο debugging και στη γραφή κώδικα.
