Programmeermine AI-agendiga
Tehisintellekt (AI) on fundamentaalselt muutnud programmeerimise viisi. AI-agendid suudavad genereerida koodi, seda optimeerida ja isegi aidata silumise juures. Siiski tuleb programmeerimisel AI-ga arvestada mõningate piirangutega.
Järjekorra- ja dubleerimisprobleemid
AI-agentidel on raskusi koodi õige järjekorraga. Näiteks võivad nad panna algväärtustused faili lõppu, mis põhjustab jooksuajal vigu. Lisaks võib AI määratleda projektis sama klassi või funktsiooni mitu versiooni, mis tekitab konflikte ja segadust.
Koodiplatvorm, millel on mälu ja projektistruktuur, aitab
Selle lahendusena kasutatakse AI-koodiplatvorme, mis oskavad hallata mälu ja projekti struktuuri. See aitab säilitada järjepidevust keerukates projektides. Kahjuks ei rakendata neid funktsioone alati järjepidevalt. Selle tulemusena võib AI projektis seoseid kaotada ning programmeerimise käigus soovimatuid duplikaate või valesid sõltuvusi sisse viia.
Enamik AI-kodeerimise platvorme töötab nn tööriistadega, mida suudab kutsuda suur keelemudel. Need tööriistad põhinevad avatud standardil (MCP). Seetõttu on võimalik ühendada AI-kodeerimise agent IDE-ga nagu Visual Code. Vajadusel võid lokaalselt üles seada LLM-i koos llama või ollama ja vali MCP-server, millega integreerida. Fortis AI-l on MCP-server abi silumiseks ja aluseks oleva (Linux) süsteemi haldamiseks. Kasulik, kui soovid koodi otse produktsiooni panna.
Mudeleid leiab aadressilt huggingface.
IDE-laiendused on hädavajalikud
AI poolt genereeritud koodi parema haldamise jaoks saavad arendajad kasutada IDE-laiendusi, mis jälgivad koodi korrektsust. Tööriistad nagu linters, tüübikontrollijad ja täiustatud koodianalüüsi tööriistad aitavad vigu varakult tuvastada ja parandada. Need on olulised täiendus AI-genereeritud koodile, et tagada kvaliteet ja stabiilsus.
Korduvate vigade põhjus: kontekst ja roll API-del
Üks peamisi põhjuseid, miks AI-agendid vigu kordavad, peitub selles, kuidas AI API-sid tõlgendatakse. AI-mudelid vajavad konteksti ja selget rollikirjeldust, et genereerida tõhusat koodi. See tähendab, et promptid peavad olema täielikud: need ei tohiks sisaldada ainult funktsionaalseid nõudeid, vaid ka oodatud tulemit ja piirtingimusi tuleb selgelt määratleda. Selle lihtsustamiseks võid promptid salvestada standardvormingus (MDC) ja saata need AI-le alati kaasa. See on eriti kasulik üldiste programmeerimisreeglite, funktsionaalsete ja tehniliste nõuete ning projekti struktuuri puhul.
Tööriistad nagu FAISS ja LangChain aitavad
Tooted nagu FAISS ja LangChain pakkuda lahendusi, mis aitavad tehisintellektil paremini konteksti mõista. Näiteks aitab FAISS tõhusalt otsida ja tuua asjakohaseid koodilõike, samas kui LangChain aitab struktureerida AI-ga genereeritud koodi ja säilitada konteksti suuremas projektis. Kuid ka siin võid selle vajadusel ise lokaalselt üles seada RAC-andmebaasidega.
Järeldus: kasulik, aga veel mitte iseseisev
Tehisintellekt on programmeerijatele võimas tööriist ja võib kiirendada arendusprotsesse. Siiski ei suuda see veel iseseisvalt disainida ja üles ehitada keerukamat koodibaasi ilma inimliku järelvalveta. Programmeerijad peaksid suhtuma tehisintellekti assistendina, mis suudab automatiseerida ülesandeid ja genereerida ideid, kuid vajab siiski juhendamist ja korrektuuri, et saavutada hea tulemus.
Võtke kontakt ühendust, et aidata arenduskeskkond üles seada, nii et meeskonnad saaksid arenduskeskkonnast maksimaalselt kasu ja tegeleda rohkem nõuete töötlemise ja disainiga, vähem silumise ja koodi kirjutamisega.
