Програмування за допомогою агента ШІ
Штучний інтелект (AI) докорінно змінив спосіб програмування. AI-агенти можуть генерувати й оптимізувати код і навіть допомагати в налагодженні. Водночас під час роботи з AI програмісти мають враховувати певні обмеження.
Проблеми з послідовністю та дублюванням
AI-агенти можуть неправильно визначати порядок розміщення коду. Наприклад, вони можуть розмістити ініціалізацію наприкінці файлу, що спричиняє помилки під час виконання. Крім того, AI без вагань може визначити кілька версій одного й того самого класу або функції в межах проєкту, що призводить до конфліктів і плутанини.
Платформа для роботи з кодом із пам’яттю та структурою проєкту допомагає
Одним із рішень є використання AI-платформ для роботи з кодом, які можуть керувати пам’яттю та структурою проєкту. Це допомагає зберігати узгодженість у складних проєктах. На жаль, ці функції не завжди застосовуються послідовно. Через це AI може втратити цілісне розуміння проєкту й під час програмування створити небажані дублікати або неправильні залежності.
Більшість AI-платформ для програмування працюють із так званими інструментами, які може викликати велика мовна модель. Ці інструменти ґрунтуються на протоколі відкритого стандарту (MCP). Тому до IDE, наприклад Visual Code, можна підключити AI-агента для програмування. За потреби можна локально розгорнути LLM за допомогою Llama або Ollama та вибрати MCP-сервер для інтеграції. Fortis AI створила MCP-сервер для допомоги в налагодженні та керуванні базовою системою (Linux). Це зручно, якщо потрібно одразу розгорнути код у робочому середовищі.
Моделі можна знайти на Hugging Face.
Розширення для IDE є незамінними
Щоб краще керувати кодом, згенерованим AI, розробники можуть використовувати розширення IDE, які контролюють коректність коду. Такі інструменти, як лінтери, перевірки типів і розширені засоби аналізу коду, допомагають своєчасно виявляти та виправляти помилки. Вони є важливим доповненням до коду, згенерованого AI, і допомагають забезпечити його якість та стабільність.
Причина повторюваних помилок: контекст і роль в API
Однією з головних причин, чому AI-агенти продовжують повторювати помилки, є спосіб інтерпретації AI API. AI-моделям потрібні контекст і чітко визначена роль для ефективної генерації коду. Це означає, що промпти мають бути повними: вони повинні містити не лише функціональні вимоги, а й чітко визначати очікуваний результат та обмеження. Щоб спростити цей процес, можна зберігати промпти у стандартному форматі (MDC) і щоразу автоматично передавати їх AI. Це особливо зручно для загальних правил програмування, яких ви дотримуєтеся, а також для функціональних і технічних вимог та структури вашого проєкту.
Такі інструменти, як FAISS і LangChain, допомагають
Такі продукти, як FAISS і LangChain пропонують рішення, які допомагають AI краще працювати з контекстом. Наприклад, FAISS допомагає ефективно знаходити й отримувати релевантні фрагменти коду, тоді як LangChain допомагає структурувати код, згенерований AI, і зберігати контекст у межах масштабнішого проєкту. Але й тут за потреби все можна самостійно розгорнути локально за допомогою баз даних RAC.
Висновок: корисний, але ще не автономний
ШІ є потужним інструментом для програмістів і може допомогти пришвидшити процеси розроблення. Проте він ще не здатен самостійно проєктувати й створювати складнішу кодову базу без контролю людини. Програмісти мають розглядати ШІ як асистента, який може автоматизувати завдання та генерувати ідеї, але якому й надалі потрібні вказівки й виправлення для досягнення якісного результату.
Залучіть контакти Залучіть допомогу в налаштуванні середовища розроблення, щоб команди могли максимально ефективно його використовувати й більше зосереджуватися на інженерії вимог і проєктуванні, а не на налагодженні та написанні коду.
