Програмування за допомогою ШІ-агента
Штучний інтелект (ШІ) докорінно змінив спосіб програмування. Агенти ШІ можуть генерувати, оптимізувати та навіть допомагати у налагодженні коду. Проте існують певні обмеження, які програмісти повинні враховувати при роботі зі ШІ.
Проблеми з послідовністю та дублюванням
Агентам ШІ важко дотримуватися правильного порядку коду. Наприклад, вони можуть розміщувати ініціалізації в кінці файлу, що спричиняє помилки виконання. Крім того, ШІ може без вагань визначати кілька версій одного класу чи функції в межах проєкту, що призводить до конфліктів та плутанини.
Кодова платформа з пам'яттю та структурою проєкту допомагає
Рішенням цієї проблеми є використання AI-платформ для кодування, які можуть керувати пам'яттю та структурами проєктів. Це допомагає зберігати узгодженість у складних проєктах. На жаль, ці функції не завжди застосовуються послідовно. Через це ШІ може втратити цілісність проєкту та вносити небажані дублювання або неправильні залежності під час програмування.
Більшість платформ для кодування на базі ШІ працюють із так званими інструментами, які може викликати велика мовна модель (LLM). Ці інструменти базуються на відкритому стандартному протоколі (MCP). Тому також можливо підключити агента кодування ШІ до IDE, як-от Visual Code. За бажанням ви можете налаштувати локальну LLM за допомогою лама або ollama та виберіть сервер MCP для інтеграції. Fortis AI має MCP сервер щоб допомогти з налагодженням та керуванням базовою (linux) системою. Це зручно, якщо ви хочете одразу запустити код у режимі реального часу.
Моделі можна знайти на huggingface.
Розширення IDE незамінні
Щоб краще керувати кодом, згенерованим ШІ, розробники можуть використовувати розширення IDE, які контролюють правильність коду. Такі інструменти, як лінтери, перевірки типів та розширені засоби аналізу коду, допомагають виявляти та виправляти помилки на ранніх стадіях. Вони є важливим доповненням до коду, згенерованого ШІ, для забезпечення його якості та стабільності.
Причина повторюваних помилок: контекст і роль в API
Однією з головних причин, чому агенти ШІ продовжують повторювати помилки, є спосіб, у який ШІ інтерпретує API. Моделям ШІ потрібен контекст і чіткий опис ролі для генерації ефективного коду. Це означає, що підказки (промпти) мають бути повними: вони повинні містити не лише функціональні вимоги, але й чітко визначати очікуваний результат та граничні умови. Щоб полегшити це, ви можете зберігати підказки у стандартному форматі (MDC) та автоматично надсилати їх до ШІ. Це особливо корисно для загальних правил програмування, яких ви дотримуєтесь, а також для функціональних і технічних вимог та структури вашого проєкту.
Такі інструменти, як FAISS та LangChain, допомагають
Продукти, як-от FAISS та LangChain пропонують рішення, щоб ШІ краще працював із контекстом. Наприклад, FAISS допомагає ефективно шукати та отримувати відповідні фрагменти коду, тоді як LangChain допомагає структурувати згенерований ШІ код і зберігати контекст у межах більшого проєкту. Але тут ви також можете налаштувати це локально за допомогою баз даних RAC.
Висновок: корисно, але ще не самостійно
ШІ — це потужний інструмент для програмістів, який може допомогти прискорити процеси розробки. Проте він ще не зовсім здатний самостійно проєктувати та створювати складнішу кодову базу без людського контролю. Програмісти повинні розглядати ШІ як помічника, який може автоматизувати завдання та генерувати ідеї, але якому все ще потрібне керівництво та виправлення для досягнення хорошого результату.
Зв'яжіться з нами контакти щоб допомогти налаштувати середовище розробки, щоб допомогти командам отримати максимум від середовища розробки та більше займатися інженерією вимог та проєктуванням, а не налагодженням та написанням коду.
