პროგრამირება AI აგენტის გამოყენებით
ხელოვნურმა ინტელექტმა (AI) ფუნდამენტურად შეცვალა პროგრამირების წესი. AI აგენტებს შეუძლიათ კოდის გენერირება, ოპტიმიზაცია და დებაგინგში დახმარებაც კი. მიუხედავად ამისა, არსებობს გარკვეული შეზღუდვები, რომლებიც პროგრამისტებმა უნდა გაითვალისწინონ AI-თან მუშაობისას.
თანმიმდევრობისა და დუბლირების პრობლემები
AI აგენტებს უჭირთ კოდის სწორი თანმიმდევრობის დაცვა. მაგალითად, მათ შეუძლიათ ინიციალიზაციები ფაილის ბოლოს განათავსონ, რაც დროის შეცდომებს იწვევს. გარდა ამისა, AI-ს შეუძლია პროექტში ერთი და იმავე კლასის ან ფუნქციის მრავალი ვერსიის უყოყმანოდ განსაზღვრა, რაც კონფლიქტებსა და დაბნეულობას იწვევს.
მეხსიერებისა და პროექტის სტრუქტურის მქონე კოდის პლატფორმა გვეხმარება
ამ პრობლემის გადაწყვეტაა AI კოდირების პლატფორმების გამოყენება, რომლებსაც შეუძლიათ მეხსიერებისა და პროექტის სტრუქტურების მართვა. ეს ხელს უწყობს სტრუქტურის თანმიმდევრულობის შენარჩუნებას კომპლექსურ პროექტებში. სამწუხაროდ, ეს ფუნქციები ყოველთვის თანმიმდევრულად არ გამოიყენება. ამის გამო, შესაძლებელია, რომ AI-მ დაკარგოს პროექტის მთლიანობა და პროგრამირებისას შემოიტანოს არასასურველი დუბლიკატები ან არასწორი დამოკიდებულებები.
ყველაზე მეტი AI კოდირების პლატფორმები მუშაობენ ე.წ. ხელსაწყოებით, რომლებსაც შეუძლიათ დიდი ენის მოდელის (LLM) გამოძახება. ეს ხელსაწყოები დაფუძნებულია ღია სტანდარტულ პროტოკოლზე (MCP). ამიტომ, შესაძლებელია Visual Code-ის მსგავსი IDE-ის დაკავშირება AI კოდირების აგენტთან. სურვილის შემთხვევაში, შეგიძლიათ ლოკალურად დააყენოთ LLM ლამა ან ollama და შეარჩიეთ MCP სერვერი ინტეგრაციისთვის. Fortis AI-ს აქვს MCP სერვერი ინსტრუმენტი გამართვისა და ძირითადი (linux) სისტემის სამართავად. სასარგებლოა, თუ გსურთ კოდის დაუყოვნებლივ გაშვება.
მოდელების ნახვა შეგიძლიათ huggingface-ზე.
IDE გაფართოებები აუცილებელია
ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული კოდის უკეთ სამართავად, დეველოპერებს შეუძლიათ გამოიყენონ IDE გაფართოებები, რომლებიც აკონტროლებენ კოდის სისწორეს. ისეთი ხელსაწყოები, როგორიცაა ლინტერები, ტიპების შემოწმება და კოდის ანალიზის მოწინავე ხელსაწყოები, გვეხმარება შეცდომების ადრეულ ეტაპზე აღმოჩენასა და გამოსწორებაში. ისინი წარმოადგენენ ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული კოდის აუცილებელ დამატებას ხარისხისა და სტაბილურობის უზრუნველსაყოფად.
განმეორებითი შეცდომების მიზეზი: კონტექსტი და როლი API-ებში
ერთ-ერთი მთავარი მიზეზი, რის გამოც ხელოვნური ინტელექტის აგენტები შეცდომებს იმეორებენ, არის ის, თუ როგორ ინტერპრეტაციას უკეთებენ ხელოვნური ინტელექტის API-ებს. ეფექტური კოდის გენერირებისთვის ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს სჭირდებათ კონტექსტი და როლის მკაფიო აღწერა. ეს ნიშნავს, რომ მოთხოვნები (prompts) სრულყოფილი უნდა იყოს: მათში უნდა იყოს არა მხოლოდ ფუნქციური მოთხოვნები, არამედ ექსპლიციტურად უნდა იყოს მითითებული მოსალოდნელი შედეგი და სასაზღვრო პირობები. ამის გასამარტივებლად, მოთხოვნები შეგიძლიათ შეინახოთ სტანდარტულ ფორმატში (MDC) და ნაგულისხმევად გაუგზავნოთ ხელოვნურ ინტელექტს. ეს განსაკუთრებით სასარგებლოა ზოგადი პროგრამირების წესებისთვის, რომლებსაც იყენებთ, ასევე თქვენი პროექტის ფუნქციური და ტექნიკური მოთხოვნებისა და სტრუქტურისთვის.
FAISS-ისა და LangChain-ის მსგავსი ხელსაწყოები ეხმარება
პროდუქტები, როგორიცაა ფეის და ლენგჩეინი გთავაზობთ გადაწყვეტილებებს, რათა ხელოვნურმა ინტელექტმა უკეთესად გაუმკლავდეს კონტექსტს. მაგალითად, FAISS ეხმარება შესაბამისი კოდის ფრაგმენტების ეფექტურ ძიებასა და ამოღებაში, ხოლო LangChain ეხმარება ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული კოდის სტრუქტურირებაში და კონტექსტის შენარჩუნებაში უფრო დიდ პროექტში. მაგრამ აქაც, თქვენ შეგიძლიათ ეს სურვილის შემთხვევაში ადგილობრივად დააყენოთ RAC მონაცემთა ბაზებით.
დასკვნა: სასარგებლო, მაგრამ ჯერ კიდევ არა დამოუკიდებელი
ხელოვნური ინტელექტი არის ძლიერი ინსტრუმენტი პროგრამისტებისთვის და შეუძლია დააჩქაროს განვითარების პროცესები. მიუხედავად ამისა, ის ჯერ კიდევ არ არის სრულად უნარიანი, რომ დამოუკიდებლად შექმნას და ააგოს უფრო რთული კოდის ბაზა ადამიანის კონტროლის გარეშე. პროგრამისტებმა ხელოვნური ინტელექტი უნდა განიხილონ, როგორც ასისტენტი, რომელსაც შეუძლია ამოცანების ავტომატიზაცია და იდეების გენერირება, მაგრამ რომელსაც ჯერ კიდევ სჭირდება ხელმძღვანელობა და კორექტირება კარგი შედეგის მისაღწევად.
აიღეთ კონტაქტი რათა დაგეხმაროთ განვითარების გარემოს დაყენებაში, გუნდებს დაეხმაროთ განვითარების გარემოს მაქსიმალურად გამოყენებაში და მეტი დრო დაუთმონ მოთხოვნების ინჟინერიასა და დიზაინს, ვიდრე გამართვასა და კოდის წერას.
