एक एआई एजेंट के साथ प्रोग्रामिंग

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) ने जिस तरीके से हम प्रोग्रामिंग करते हैं उसे मूल रूप से बदल दिया है। AI-एजेंट्स कोड जनरेट कर सकते हैं, अनुकूलित कर सकते हैं और यहां तक कि डीबगिंग में भी मदद कर सकते हैं। फिर भी, AI के साथ काम करते समय प्रोग्रामरों को कुछ सीमाओं का ध्यान रखना चाहिए।

क्रम और प्रतिकृति से संबंधित समस्याएँ

AI-एजेंट्स कोड की सही क्रमावली के साथ कठिनाई होती है। उदाहरण के लिए, वे किसी फाइल के अंत में इनिशियलाइज़ेशन रख सकते हैं, जिससे रनटाइम त्रुटियाँ पैदा होती हैं। इसके अलावा, AI बिना हिचकिचाहट एक ही प्रोजेक्ट में एक से अधिक संस्करणों वाली समान क्लास या फ़ंक्शन परिभाषित कर सकता है, जो संघर्ष और भ्रम का कारण बनता है।

मेमोरी और प्रोजेक्ट संरचना वाला एक कोड प्लेटफ़ॉर्म मदद करता है

इसका एक समाधान ऐसे AI-कोड प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग है जो मेमोरी और प्रोजेक्ट संरचनाओं का प्रबंध कर सकें। यह जटिल परियोजनाओं में संगति बनाए रखने में मदद करता है। दुर्भाग्यवश, ये सुविधाएँ हमेशा सुसंगत रूप से लागू नहीं होतीं। इसलिए यह हो सकता है कि AI प्रोजेक्ट की समग्रता खो दे और प्रोग्रामिंग के दौरान अनचाहे डुप्लीकेशन या गलत निर्भरताएँ पेश कर दे।

अधिकांश AI-कोडिंग प्लेटफ़ॉर्म उन तथाकथित टूल्स के साथ काम करते हैं जिन्हें लार्ज लैंग्वेज मॉडल कॉल कर सकता है। ये टूल्स एक खुले मानक प्रोटोकॉल (MCP) पर आधारित होते हैं। इसलिए किसी IDE जैसे Visual Code से एक AI कोडिंग एजेंट को जोड़ना संभव है। आप चाहें तो स्थानीय रूप से एक LLM भी स्थापित कर सकते हैं llama या ओल्लामा और एक MCP सर्वर चुनें जिससे एकीकृत किया जाए। फोर्टिस एआई के पास एक MCP सर्वर बनाया है जो डीबगिंग और अंतर्निहित (Linux) सिस्टम के प्रबंधन में मदद करता है। यह तब उपयोगी है जब आप कोड को सीधे लाइव पर डालना चाहते हैं।
मॉडल यहां पाए जा सकते हैं huggingface.

IDE एक्सटेंशन अनिवार्य हैं

AI-जनित कोड को बेहतर ढंग से प्रबंधित करने के लिए, डेवलपर्स ऐसे IDE एक्सटेंशन्स का उपयोग कर सकते हैं जो कोड-शुद्धता की निगरानी करते हैं। लिंटर्स, टाइप चेकर और उन्नत कोड-विश्लेषण टूल जैसी सहायक चीजें त्रुटियों को समय रहते पकड़ने और सुधारने में मदद करती हैं। ये AI-जनित कोड के लिए गुणवत्ता और स्थिरता सुनिश्चित करने में एक आवश्यक पूरक हैं।

दोहराने वाली त्रुटियों का कारण: संदर्भ और API में भूमिका

AI-एजेंट्स की गलतियाँ बार-बार दोहराने का एक मुख्य कारण यह है कि AI API को कैसे व्याख्यायित किया जाता है। प्रभावी कोड जनरेट करने के लिए AI मॉडलों को संदर्भ और स्पष्ट भूमिका-निर्देश की आवश्यकता होती है। इसका मतलब है कि प्रॉम्प्ट संपूर्ण होने चाहिए: उनमें केवल कार्यात्मक आवश्यकताएँ ही नहीं बल्कि अपेक्षित परिणाम और सीमाएँ भी स्पष्ट रूप से शामिल होनी चाहिए। इसे आसान करने के लिए आप प्रॉम्प्ट्स को मानक प्रारूप (MDC) में सहेजकर AI को नियमित रूप से भेज सकते हैं। यह उन सामान्य प्रोग्रामिंग नियमों, कार्यात्मक और तकनीकी आवश्यकताओं और आपके प्रोजेक्ट की संरचना के लिए विशेष रूप से उपयोगी है जिन्हें आप अपनाते हैं।

FAISS और LangChain जैसे टूल मदद करते हैं

ऐसे उत्पाद जैसे FAISS और LangChain सम्बन्धित कोड अंशों को कुशलतापूर्वक खोजने और पुनःप्राप्त करने में FAISS मदद करता है, जबकि LangChain AI-जनित कोड की संरचना और बड़े प्रोजेक्ट के भीतर संदर्भ बनाए रखने में सहायता करता है। लेकिन यहाँ भी आप इसे स्थानीय रूप से RAC डेटाबेस के साथ स्वयं सेटअप कर सकते हैं।

निष्कर्ष: उपयोगी, परन्तु अभी स्वतंत्र नहीं

एआई प्रोग्रामरों के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है और विकास प्रक्रियाओं को तेज करने में मदद कर सकता है। फिर भी यह स्वतंत्र रूप से एक जटिल कोडबेस डिजाइन और निर्माण करने में सक्षम नहीं है बिना मानव नियंत्रण के। प्रोग्रामरों को एआई को एक सहायक के रूप में देखना चाहिए जो कार्यों को स्वचालित कर सकता है और विचार उत्पन्न कर सकता है, परन्तु एक अच्छे परिणाम तक पहुँचने के लिए अभी भी मार्गदर्शन और सुधार की आवश्यकता होती है।

संपर्क करें संपर्क विकास वातावरण सेट करने में मदद करने के लिए ताकि टीमें विकास वातावरण का अधिकतम लाभ उठा सकें और डिबगिंग और कोड लिखने के बजाय आवश्यकताओं इंजीनियरिंग और डिजाइन पर अधिक ध्यान दे सकें।