AI Агентімен бағдарламалау

Жасанды интеллект (AI) бағдарламалау тәсілін түбегейлі өзгертті. AI агенттері код генерациялай алады, оңтайландыра алады және тіпті қателерді түзетуге көмектесе алады. Дегенмен, AI-мен жұмыс істегенде бағдарламашылар есте сақтауы керек бірқатар шектеулер бар.

Реттілік пен қайталау мәселелері

AI агенттері кодтың дұрыс реттілігімен қиналады. Мысалы, олар инициализацияларды файлдың соңына қоюы мүмкін, бұл іске қосу уақытында қателерге әкеледі. Сонымен қатар, AI жоба ішінде бірдей класс немесе функцияның бірнеше нұсқасын еш ойланбастан анықтай алады, бұл қақтығыстар мен шатасуға әкеледі.

Жад және жобалық құрылымы бар кодтық платформа көмектеседі

Мұның шешімі – жад пен жоба құрылымдарын басқара алатын AI код платформаларын пайдалану. Бұл күрделі жобаларда бірізділікті сақтауға көмектеседі. Өкінішке орай, бұл функциялар әрқашан бірқалыпты қолданылмайды. Нәтижесінде, AI жобаның тұтастығын жоғалтып, бағдарламалау кезінде қажетсіз көшірмелерді немесе дұрыс емес тәуелділіктерді енгізуі мүмкін.

Көптеген AI кодтау платформалары үлкен тілдік модельді шақыра алатын арнайы құралдармен жұмыс істейді. Бұл құралдар ашық стандартты протоколға (MCP) негізделген. Сондықтан Visual Code сияқты IDE-ні AI кодтау агентіне қосу мүмкін. Қажет болса, сіз жергілікті жерде LLM орнатып, лама немесе ollama арқылы интеграциялау үшін MCP серверін таңдай аласыз. Fortis AI MCP сервері құрастырды, ол отладтауға және негізгі (linux) жүйесін басқаруға көмектеседі. Кодты тікелей іске қосқыңыз келгенде пайдалы.
Модельдерді мына жерден табуға болады huggingface.

IDE кеңейтімдері таптырмас

AI арқылы жасалған кодты жақсырақ басқару үшін әзірлеушілер кодтың дұрыстығын бақылайтын IDE кеңейтімдерін пайдалана алады. Линтерлер, типтік тексеру құралдары және жетілдірілген кодты талдау құралдары сияқты құралдар қателерді ерте анықтап, түзетуге көмектеседі. Олар кодтың сапасы мен тұрақтылығын қамтамасыз ету үшін AI арқылы жасалған кодқа маңызды қосымша болып табылады.

Қайталанатын қателердің себебі: API-лердегі контекст пен рөл

AI агенттерінің қателерді қайталай беруінің негізгі себептерінің бірі – AI-дың API-ларды қалай түсіндіретінінде. AI модельдері тиімді кодты генерациялау үшін контекст пен нақты рөлді сипаттауды қажет етеді. Бұл промттардың толық болуын талап етеді: олар тек функционалдық талаптарды ғана емес, сонымен қатар күтілетін нәтижені және шектеулі шарттарды нақты көрсетуі керек. Мұны жеңілдету үшін промттарды стандартты форматта (MDC) сақтап, AI-ға әдепкі ретінде жіберуге болады. Бұл әсіресе қолданылатын жалпы бағдарламалау ережелері, функционалдық және техникалық талаптар, сондай-ақ жобаңыздың құрылымы үшін пайдалы.

FAISS және LangChain сияқты құралдар көмектеседі

сияқты өнімдер FAISS және LangChain AI-дің контекстпен жақсырақ жұмыс істеуіне арналған шешімдерді ұсынады. Мысалы, FAISS тиісті код фрагменттерін тиімді іздеуге және алуға көмектеседі, ал LangChain AI арқылы жасалған кодты құрылымдауға және үлкен жобада контексті сақтауға көмектеседі. Бірақ мұнда да, қажет болса, оны жергілікті жерде RAC дерекқорлары арқылы өз бетіңізше орнатуға болады.

Қорытынды: пайдалы, бірақ әлі тәуелсіз емес

AI - бағдарламалаушылар үшін қуатты құрал және әзірлеу процестерін жылдамдатуға көмектесе алады. Дегенмен, ол әлі де адамның бақылауынсыз күрделірек кодты өз бетінше жобалауға және құруға қабілетті емес. Бағдарламалаушылар AI-ді тапсырмаларды автоматтандыра алатын және идеялар тудыра алатын, бірақ жақсы нәтижеге жету үшін әлі де басшылық пен түзетуді қажет ететін көмекші ретінде қарастыруы керек.

Қабылдаңыз байланыс әзірлеу ортасын орнатуға көмектесу үшін, командаларға әзірлеу ортасынан барынша пайда алуға және код жазу мен қателерді түзетуге қарағанда талаптарды әзірлеуге және жобалауға көбірек уақыт бөлуге көмектесу үшін.