Programmēšana ar AI aģentu
Mākslīgais intelekts (MI) ir būtiski mainījis veidu, kā mēs programmējam. MI aģenti var ģenerēt kodu, optimizēt to un pat palīdzēt ar kļūdu labošanu. Tomēr ir daži ierobežojumi, kas programmētājiem jāpatur prātā, strādājot ar MI.
Problēmas ar secību un dublēšanos
MI aģentiem ir grūtības ar pareizu koda secību. Piemēram, tie var ievietot inicializācijas faila beigās, kas rada izpildes laika kļūdas. Turklāt MI bez vilcināšanās var definēt vairākas vienas klases vai funkcijas versijas projekta ietvaros, radot konfliktus un neskaidrības.
Koda platforma ar atmiņu un projekta struktūru palīdz
Risinājums tam ir izmantot MI koda platformas, kas spēj pārvaldīt atmiņu un projekta struktūras. Tas palīdz saglabāt konsekvenci sarežģītos projektos. Diemžēl šīs funkcijas ne vienmēr tiek lietotas konsekventi. Tā rezultātā var gadīties, ka MI zaudē projekta saskaņotību un programmēšanas laikā ievieš nevēlamas dublikācijas vai nepareizas atkarības.
Lielākā daļa MI koda platformu darbojas ar tā saucamajiem rīkiem, kurus var izsaukt liels valodu modelis. Šie rīki ir balstīti uz atvērtu standarta protokolu (MCP). Tāpēc ir iespējams savienot IDE, piemēram, Visual Code, ar MI koda aģentu. Iespējams, lokāli iestatīt LLM ar llama vai ollama un izvēlieties MCP serveri, ar kuru integrēties. Fortis AI ir MCP serveris izveidotas, lai palīdzētu ar atkļūdošanu un zemākās (linux) sistēmas pārvaldību. Noderīgi, ja vēlaties tieši palaist kodu tiešraidē.
Modeļus var atrast vietnē huggingface.
IDE paplašinājumi ir neatņemami
Lai labāk pārvaldītu AI ģenerēto kodu, izstrādātāji var izmantot IDE paplašinājumus, kas uzrauga koda pareizību. Rīki, piemēram, linters, tipu pārbaudītāji un uzlabotas koda analīzes rīki, palīdz laikus atklāt un labot kļūdas. Tie ir būtisks papildinājums AI ģenerētajam kodam, lai nodrošinātu tā kvalitāti un stabilitāti.
Atkārtotu kļūdu cēlonis: konteksts un loma API
Viens no galvenajiem iemesliem, kāpēc AI aģenti turpina atkārtot kļūdas, ir veids, kādā AI interpretē API. AI modeļiem ir nepieciešams konteksts un skaidrs lomu apraksts, lai ģenerētu efektīvu kodu. Tas nozīmē, ka kešatmiņām (promptiem) jābūt pilnīgām: tām jāietver ne tikai funkcionālās prasības, bet arī skaidri jānorāda sagaidāmais rezultāts un robežnosacījumi. Lai to atvieglotu, kešatmiņas var saglabāt standarta formātā (MDC) un automātiski nosūtīt uz AI. Tas ir īpaši noderīgi vispārīgajiem programmēšanas noteikumiem, ko ievērojat, kā arī funkcionālajām un tehniskajām prasībām un jūsu projekta struktūrai.
Tādas rīki kā FAISS un LangChain palīdz
Produkti, piemēram, FAISS un LangChain piedāvā risinājumus, lai palīdzētu AI labāk pārvaldīt kontekstu. Piemēram, FAISS palīdz efektīvi meklēt un izgūt atbilstošus koda fragmentus, savukārt LangChain palīdz strukturēt AI ģenerēto kodu un saglabāt kontekstu plašākā projektā. Tomēr arī šeit jūs varat to iestatīt lokāli, izmantojot RAC datubāzes.
Secinājums: noderīgi, bet vēl ne pašpietiekami
Mākslīgais intelekts (AI) ir spēcīgs rīks programmētājiem un var palīdzēt paātrināt izstrādes procesus. Tomēr tas vēl nav pilnībā spējīgs patstāvīgi izstrādāt un veidot sarežķētāku koda bāzi bez cilvēka uzraudzības. Programmētājiem AI jāuztver kā asistents, kas var automatizēt uzdevumus un ģenerēt idejas, bet kuram joprojām ir nepieciešama vadība un korekcija, lai sasniegtu labu rezultātu.
Sazinieties kontakti lai palīdzētu iestatīt izstrādes vidi, palīdzēt komandām maksimāli izmantot izstrādes vidi un vairāk nodarboties ar prasībų inženieriju un dizainu, nevis ar kļūdu labošanu un koda rakstīšanu.
