Programiranje z AI agentom
Umetna inteligenca (AI) je temeljito spremenila način programiranja. AI agenti lahko generirajo kodo, jo optimizirajo in celo pomagajo pri odpravljanju napak. Kljub temu obstajajo omejitve, ki jih morajo razvijalci upoštevati pri delu z AI.
Težave z vrstnim redom in podvajanjem
AI agenti imajo težave z določanjem pravilnega zaporedja kode. Na primer, lahko inicializacije postavijo na konec datoteke, kar povzroči napake med izvajanjem. Poleg tega lahko AI brez zadržkov definira več različic istega razreda ali funkcije znotraj projekta, kar vodi v konflikte in zmedo.
Platforma za kodo z memorijo in strukturo projektov pomaga
Rešitev za to je uporaba AI-kodno usmerjenih platform, ki lahko upravljajo spomin in strukturo projekta. To pomaga ohranjati konsistentnost v kompleksnih projektih. Žal te funkcije niso vedno dosledno uporabljene, zato se lahko zgodi, da AI izgubi povezljivost projekta in med programiranjem uvede nezaželene podvajanja ali nepravilne odvisnosti.
Večina AI kodnih platform deluje s tako imenovanimi orodji, ki omogočajo klicanje velikih jezikovnih modelov. Ta orodja temeljijo na odprtem standardnem protokolu (MCP). Možno je na primer povezati AI kodnega agenta z IDE, kot je Visual Studio Code. Po želji lahko lokalno zaženete LLM z llama ali Ollama in izberite strežnik MCP za integracijo. Fortis AI ima MCP strežnik za pomoč pri razhroščevanju in upravljanju osnovnega (Linux) sistema. Uporabno, če želite kodo takoj postaviti v živo.
Modeli so na voljo na Hugging Face.
Razširitve IDE so nujne
Za boljše upravljanje z AI-generirano kodo lahko razvijalci uporabijo razširitve IDE, ki nadzorujejo pravilnost kode. Orodja, kot so linterji, preverjevalniki tipov in napredna orodja za analizo kode, pomagajo zgodaj zaznati in popraviti napake. So ključna dopolnitev AI-generirane kode za zagotavljanje kakovosti in stabilnosti.
Vzrok ponavljajočih se napak: kontekst in vloga v API-jih
Eden glavnih razlogov, da AI agenti ponavljajo napake, je v načinu, kako interpretirajo AI API-je. AI modeli potrebujejo kontekst in jasno opredeljeno vlogo, da ustvarijo učinkovito kodo. To pomeni, da morajo biti pozivi (prompts) popolni: ne smejo vsebovati le funkcionalnih zahtev, temveč tudi pričakovani rezultat in mejne pogoje jasno opredeliti. Za lažje delo lahko pozive shranite v standardizirani obliki (MDC) in jih vedno pošljete AI. To je posebej koristno za generične programske smernice, funkcionalne in tehnične zahteve ter strukturo projekta.
Orodja, kot sta FAISS in LangChain, pomagajo
Izdelki, kot so FAISS in LangChain ponujajo rešitve za boljše upravljanje AI s kontekstom. FAISS na primer pomaga pri učinkovitem iskanju in pridobivanju relevantnih odrezkov kode, medtem ko LangChain pomaga pri strukturiranju z AI-generirane kode in ohranjanju konteksta znotraj večjega projekta. Vendar lahko to tudi sami lokalno vzpostavite z RAC bazami podatkov.
Zaključek: uporabno, a še ne samostojno
AI je zmogljivo orodje za programerje in lahko pospeši razvojne procese. Kljub temu še ni zmožna samostojno zasnovati in zgraditi kompleksne kode brez človeškega nadzora. Programerji bi morali AI obravnavati kot asistenta, ki lahko avtomatizira naloge in generira ideje, a še vedno potrebuje usmerjanje in popravke, da se doseže dober rezultat.
Vzemite kontakt da pomagajo pri vzpostavitvi razvojnega okolja, tako da ekipam omogočijo, da iz okolja iztisnejo največ in se bolj posvetijo zbirki zahtev in oblikovanju kot odpravljanju napak in pisanju kode.
