Programozás AI Ügynökkel
A mesterséges intelligencia (MI) alapvetően megváltoztatta a programozás módját. Az MI-ügynökök képesek kódot generálni, optimalizálni, sőt a hibakeresésben is segíteni. Ennek ellenére vannak bizonyos korlátai, amelyekre a programozóknak figyelemmel kell lenniük az MI-vel való munka során.
Problémák a sorrenddel és a duplikációval
Az MI-ügynököknek gondot okoz a kód megfelelő sorrendje. Például egy fájl végére helyezhetik az inicializálásokat, ami futásidejű hibákat okoz. Ezenkívül az MI habozás nélkül definiálhatja ugyanazon osztály vagy függvény több verzióját egy projekten belül, ami konfliktusokhoz és zavarokhoz vezet.
Egy memóriával és projektszerkezettel rendelkező kódplatform segít
Ennek megoldása az olyan MI-kódplatformok használata, amelyek képesek kezelni a memóriát és a projektstruktúrákat. Ez segít fenntartani a konzisztenciát összetett projektekben. Sajnos ezek a funkciók nem mindig alkalmazódnak következetesen. Emiatt előfordulhat, hogy az MI elveszíti a projekt kohézióját, és nem kívánt duplikációkat vagy helytelen függőségeket vezet be a programozás során.
A legtöbb MI kódolási platform az úgynevezett eszközökre támaszkodik, amelyeket a nagyméretű nyelvi modell (LLM) hívhat. Ezek az eszközök egy nyílt szabványú protokollon (MCP) alapulnak. Ezért lehetséges egy olyan IDE-hez, mint a Visual Code, csatlakozni egy MI kódolási ügynökhöz. Esetleg helyileg is beállíthatsz egy LLM-et a llama vagy ollama, és válasszon egy MCP szervert az integrációhoz. A Fortis AI rendelkezik egy MCP szerver eszközt a hibakereséshez és a mögöttes (linux) rendszer kezeléséhez. Hasznos, ha közvetlenül élőben szeretné futtatni a kódot.
Modellek itt találhatók: huggingface.
Az IDE-bővítmények nélkülözhetetlenek
Az AI által generált kód jobb kezelése érdekében a fejlesztők használhatnak olyan IDE-bővítményeket, amelyek felügyelik a kód helyességét. Az olyan eszközök, mint a linterek, típusellenőrzők és fejlett kód-elemző eszközök segítenek a hibák korai felismerésében és javításában. Ezek elengedhetetlen kiegészítői az AI által generált kódnak a minőség és a stabilitás biztosítása érdekében.
Az ismétlődő hibák oka: kontextus és szerep az API-kban
Az egyik fő oka annak, hogy az AI-ügynökök továbbra is hibákat ismételnek, az az, ahogyan az AI értelmezi az API-kat. Az AI modelleknek kontextusra és világos szerepleírásra van szükségük a hatékony kód generálásához. Ez azt jelenti, hogy a promptoknak teljesnek kell lenniük: nemcsak a funkcionális követelményeket kell tartalmazniuk, hanem explicit módon meg kell határozniuk a várt eredményt és a feltételeket is. Ennek megkönnyítése érdekében a promptokat szabványos formátumban (MDC) tárolhatja, és alapértelmezés szerint elküldheti az AI-nak. Ez különösen hasznos az alkalmazott általános programozási szabályok, valamint a projekt funkcionális és műszaki követelményei és struktúrája szempontjából.
Az olyan eszközök, mint a FAISS és a LangChain segítenek
Olyan termékek, mint a FAISS és LangChain megoldásokat kínálnak az AI jobb kontextuskezelésére. A FAISS például segít a releváns kódrészletek hatékony keresésében és lekérésében, míg a LangChain segít az AI által generált kód strukturálásában és a kontextus fenntartásában egy nagyobb projekten belül. De itt is lehetőség van helyben, saját magad által felállított RAC adatbázisokkal dolgozni.
Konklúzió: hasznos, de még nem önálló
A mesterséges intelligencia (MI) egy hatékony eszköz programozók számára, és segíthet a fejlesztési folyamatok felgyorsításában. Azonban még nem igazán képes önállóan, emberi felügyelet nélkül összetettebb kódbázis tervezésére és felépítésére. A programozóknak az MI-t asszisztensként kell kezelniük, amely képes automatizálni a feladatokat és ötleteket generálni, de még mindig útmutatásra és korrekcióra szorul a jó eredmény eléréséhez.
Vegye fel kapcsolat a fejlesztési környezet beállításának támogatására, hogy a csapatok a legtöbbet hozhassák ki a fejlesztési környezetből, és a hibakeresés és kódírás helyett inkább a követelményelemzésre és a tervezésre koncentrálhassanak.
