Bir Yapay Zekâ Ajanıyla Programlama
Yapay zekâ (YZ), programlama biçimimizi köklü bir şekilde değiştirdi. YZ ajanları kod üretebilir, kodu optimize edebilir ve hatta hata ayıklamaya yardımcı olabilir. Bununla birlikte, programcıların YZ ile çalışırken göz önünde bulundurması gereken bazı sınırlamalar vardır.
Sıralama ve Tekrarlama Sorunları
YZ ajanları kodun doğru sıralamasını oluşturmakta zorlanır. Örneğin başlatma işlemlerini bir dosyanın sonuna yerleştirerek çalışma zamanı hatalarına yol açabilirler. Ayrıca YZ, bir proje içinde aynı sınıfın veya işlevin birden fazla sürümünü hiç tereddüt etmeden tanımlayabilir; bu da çakışmalara ve karmaşaya neden olur.
Bellek ve proje yapısına sahip bir kod platformu yardımcı olur
Buna yönelik çözümlerden biri, belleği ve proje yapılarını yönetebilen YZ kodlama platformlarını kullanmaktır. Bu, karmaşık projelerde tutarlılığın korunmasına yardımcı olur. Ne yazık ki bu işlevler her zaman tutarlı bir şekilde uygulanmaz. Bunun sonucunda YZ, programlama sırasında bir projenin bütünlüğünü kaybedebilir ve istenmeyen yinelemeler ya da hatalı bağımlılıklar oluşturabilir.
Çoğu YZ kodlama platformu, büyük dil modelinin çağırabildiği araçlarla çalışır. Bu araçlar, açık standart niteliğinde bir protokole (MCP) dayanır. Bu nedenle Visual Code gibi bir IDE'ye bir YZ kodlama ajanı bağlamak da mümkündür. İsterseniz yerel olarak bir LLM kurabilir ve Llama ya da Ollama kullanarak entegre edebileceğiniz bir MCP sunucusu seçebilirsiniz. Fortis AI, hata ayıklamaya ve temelindeki (Linux) sistemi yönetmeye yardımcı olmak için bir MCP sunucusu oluşturdu. Bu, kodu doğrudan canlı ortama almak istediğinizde oldukça kullanışlıdır.
Modeller şu adreste bulunabilir: Hugging Face.
IDE eklentileri vazgeçilmezdir
YZ tarafından üretilen kodu daha iyi yönetmek için geliştiriciler, kodun doğruluğunu denetleyen IDE eklentilerinden yararlanabilir. Linter'lar, tür denetleyicileri ve gelişmiş kod analiz araçları gibi yardımcılar, hataların erken aşamada tespit edilip düzeltilmesine katkı sağlar. Kodun kalitesini ve kararlılığını güvence altına almak için bunlar, YZ tarafından üretilen koda yapılan temel tamamlayıcılardır.
Tekrarlayan hataların nedeni: API’lerde bağlam ve rol
YZ ajanlarının hataları tekrarlamaya devam etmesinin en önemli nedenlerinden biri, YZ'nin API'leri yorumlama biçimidir. YZ modelleri, etkili kod üretebilmek için bağlama ve açık bir rol tanımına ihtiyaç duyar. Bu, istemlerin eksiksiz olması gerektiği anlamına gelir: İstemler yalnızca işlevsel gereksinimleri değil, beklenen sonucu ve koşulları da açıkça belirtmelidir. Bunu kolaylaştırmak için istemleri standart bir biçimde (MDC) kaydedebilir ve bunları varsayılan olarak YZ'ye gönderebilirsiniz. Bu özellikle uyguladığınız genel programlama kuralları, işlevsel ve teknik gereksinimler ile projenizin yapısı için kullanışlıdır.
FAISS ve LangChain gibi araçlar yardımcı olur
Şu tür ürünler FAISS ve LangChain YZ'nin bağlamı daha iyi işlemesini sağlayan çözümler sunar. Örneğin FAISS, ilgili kod parçalarını verimli bir şekilde aramaya ve getirmeye yardımcı olurken LangChain, YZ tarafından üretilen kodun yapılandırılmasına ve daha büyük bir proje kapsamındaki bağlamın korunmasına yardımcı olur. Ancak burada da isterseniz sistemi RAC veritabanlarıyla yerel olarak kendiniz kurabilirsiniz.
Sonuç: Yararlı, ancak henüz bağımsız değil
Yapay zekâ, programcılar için güçlü bir araçtır ve geliştirme süreçlerini hızlandırmaya yardımcı olabilir. Ancak henüz daha karmaşık bir kod tabanını insan kontrolü olmadan bağımsız bir şekilde tasarlayıp oluşturabilecek düzeyde değildir. Programcılar yapay zekâyı görevleri otomatikleştirebilen ve fikirler üretebilen bir asistan olarak görmelidir; ancak iyi bir sonuç elde edebilmesi için hâlâ yönlendirmeye ve düzeltmeye ihtiyaç duyar.
Fortis AI ile geçin geliştirme ortamını kurmaya yardımcı olmak, ekiplerin bu ortamdan en iyi şekilde yararlanmasını sağlamak ve hata ayıklama ile kod yazmak yerine gereksinim mühendisliği ve tasarıma daha fazla odaklanmalarını desteklemek üzere
