תכנות עם סוכן בינה מלאכותית

בינה מלאכותית (AI) שינתה באופן יסודי את הדרך בה אנו מתכנתים. סוכני AI יכולים לייצר קוד, לבצע אופטימיזציה ואף לסייע בניפוי שגיאות. עם זאת, ישנן מספר מגבלות שמתכנתים צריכים לקחת בחשבון בעת עבודה עם AI.

בעיות סדר וכפילויות

לסוכני AI יש קושי בסדר הנכון של הקוד. לדוגמה, הם עלולים למקם אתחולים בסוף קובץ, מה שגורם לשגיאות זמן ריצה. בנוסף, AI עלול להגדיר ללא היסוס גרסאות מרובות של אותה מחלקה או פונקציה בתוך פרויקט, מה שמוביל לקונפליקטים ובלבול.

פלטפורמת קוד עם זיכרון ומבנה פרויקט מסייעת

פתרון לכך הוא שימוש בפלטפורמות קוד מבוססות AI שיכולות לנהל זיכרון ומבני פרויקט. זה מסייע בשמירה על עקביות בפרויקטים מורכבים. למרבה הצער, תכונות אלו אינן מיושמות תמיד באופן עקבי. כתוצאה מכך, ייתכן שה-AI יאבד את הקוהרנטיות של הפרויקט ויכניס כפילויות לא רצויות או תלויות שגויות במהלך התכנות.

רוב פלטפורמות הקידוד מבוססות AI פועלות עם מה שמכונה 'כלים' שהמודל השפתי הגדול (LLM) יכול לקרוא להם. כלים אלה מבוססים על פרוטוקול סטנדרטי פתוח (MCP). לכן, ניתן לחבר סוכן קידוד AI לסביבת פיתוח משולבת (IDE) כמו Visual Code. אפשרות נוספת היא להקים LLM מקומי עם לאמה או Ollama ובחרו שרת MCP להתממשק איתו. ל-Fortis AI יש שרת MCP כדי לסייע בדיבוג וניהול המערכת (לינוקס) שמתחת. שימושי כאשר רוצים להעלות את הקוד ישירות לאוויר.
ניתן למצוא מודלים ב- Hugging Face.

הרחבות IDE הן הכרחיות

כדי לנהל טוב יותר קוד שנוצר על ידי בינה מלאכותית, מפתחים יכולים להשתמש בהרחבות IDE המפקחות על נכונות הקוד. כלים כמו לינטרים, בודקי סוגים וכלי ניתוח קוד מתקדמים מסייעים באיתור ותיקון שגיאות בשלב מוקדם. הם מהווים תוספת חיונית לקוד שנוצר על ידי בינה מלאכותית כדי להבטיח איכות ויציבות.

מקור השגיאות החוזרות: הקשר ותפקיד ב-APIs

אחת הסיבות העיקריות לכך שסוכני בינה מלאכותית ממשיכים לחזור על טעויות טמונה באופן שבו בינה מלאכותית מפרשת ממשקי API. מודלי בינה מלאכותית זקוקים להקשר ולתיאור תפקיד ברור כדי לייצר קוד יעיל. משמעות הדבר היא שהנחיות (פרומפטים) חייבות להיות שלמות: עליהן לכלול לא רק את הדרישות הפונקציונליות, אלא גם להבהיר במפורש את התוצאה הצפויה ואת תנאי הקצה. כדי להקל על כך, ניתן לשמור את ההנחיות בפורמט סטנדרטי (MDC) ולשלוח אותן כברירת מחדל לבינה המלאכותית. זה שימושי במיוחד עבור כללי תכנות גנריים שבהם אתה משתמש, וכן עבור הדרישות הפונקציונליות והטכניות ומבנה הפרויקט שלך.

כלים כמו FAISS ו-LangChain עוזרים

מוצרים כגון פייס וגם לנגצ'יין מציעים פתרונות כדי לאפשר ל-AI להתמודד טוב יותר עם הקשר. לדוגמה, FAISS מסייע בחיפוש ואחזור יעיל של קטעי קוד רלוונטיים, בעוד ש-LangChain מסייע במבנה של קוד שנוצר על ידי AI ושמירה על הקשר בתוך פרויקט גדול יותר. אך גם כאן, ניתן להקים זאת באופן מקומי בעצמך באמצעות מסדי נתונים של RAC.

מסקנה: מועיל, אך עדיין לא עצמאי

בינה מלאכותית (AI) היא כלי רב עוצמה עבור מתכנתים ויכולה לסייע בהאצת תהליכי פיתוח. עם זאת, היא עדיין אינה מסוגלת לתכנן ולבנות בסיס קוד מורכב יותר באופן עצמאי ללא פיקוח אנושי. מתכנתים צריכים להתייחס ל-AI כאל עוזר שיכול לבצע אוטומציה של משימות ולייצר רעיונות, אך עדיין זקוק להכוונה ותיקונים כדי להגיע לתוצאה טובה.

צור צור קשר כדי לסייע בהקמת סביבת הפיתוח, כדי לעזור לצוותים להפיק את המרב מסביבת הפיתוח ולהתמקד יותר בהנדסת דרישות ועיצוב מאשר בדיבוג וכתיבת קוד.