البرمجة باستخدام وكيل الذكاء الاصطناعي

لقد غير الذكاء الاصطناعي (AI) الطريقة التي نبرمج بها بشكل جذري. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي إنشاء التعليمات البرمجية وتحسينها وحتى المساعدة في تصحيح الأخطاء. ومع ذلك، هناك بعض القيود التي يجب على المبرمجين وضعها في الاعتبار عند العمل مع الذكاء الاصطناعي.

مشاكل الترتيب والتكرار

تواجه وكلاء الذكاء الاصطناعي صعوبة في الترتيب الصحيح للتعليمات البرمجية. على سبيل المثال، يمكنهم وضع التهيئة في نهاية الملف، مما يتسبب في أخطاء وقت التشغيل. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي تعريف إصدارات متعددة من نفس الفئة أو الوظيفة داخل المشروع دون تردد، مما يؤدي إلى تعارضات وارتباك.

منصة تعليمات برمجية ذات ذاكرة وهيكل مشروع تساعد

أحد الحلول لذلك هو استخدام منصات تعليمات برمجية للذكاء الاصطناعي يمكنها إدارة الذاكرة وهياكل المشروع. يساعد هذا في الحفاظ على الاتساق في المشاريع المعقدة. لسوء الحظ، لا يتم تطبيق هذه الوظائف دائمًا باستمرار. ونتيجة لذلك، قد يفقد الذكاء الاصطناعي تماسك المشروع ويقدم تكرارات غير مرغوب فيها أو تبعيات غير صحيحة أثناء البرمجة.

تعمل معظم منصات ترميز الذكاء الاصطناعي بما يسمى الأدوات التي يمكن لنموذج اللغة الكبير استدعائها. تعتمد هذه الأدوات على بروتوكول قياسي مفتوح (MCP). لذلك من الممكن ربط بيئة تطوير متكاملة مثل Visual Code بوكيل ترميز الذكاء الاصطناعي. يمكنك اختياريًا إعداد LLM محليًا باستخدام llama أو ollama واختيار خادم MCP للاندماج معه. يمكن العثور على النماذج على huggingface.

ملحقات IDE لا غنى عنها

لإدارة التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل، يمكن للمطورين استخدام ملحقات IDE التي تراقب صحة التعليمات البرمجية. تساعد الأدوات مثل linters، ومدققات الأنواع، وأدوات تحليل التعليمات البرمجية المتقدمة في اكتشاف الأخطاء وتصحيحها مبكرًا. إنها تكملة أساسية للتعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي لضمان الجودة والاستقرار.

سبب الأخطاء المتكررة: السياق والدور في واجهات برمجة التطبيقات

أحد الأسباب الرئيسية لاستمرار وكلاء الذكاء الاصطناعي في تكرار الأخطاء يكمن في طريقة تفسير الذكاء الاصطناعي لواجهات برمجة التطبيقات. تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى سياق ووصف واضح للدور لإنشاء تعليمات برمجية فعالة. هذا يعني أن المطالبات يجب أن تكون كاملة: يجب ألا تحتوي فقط على المتطلبات الوظيفية، ولكن أيضًا يجب أن توضح النتيجة المتوقعة والظروف الحدودية. لتسهيل ذلك، يمكنك حفظ المطالبات بتنسيق قياسي (MDC) وإرسالها إلى الذكاء الاصطناعي بشكل افتراضي. هذا مفيد بشكل خاص لقواعد البرمجة العامة التي تستخدمها والمتطلبات الوظيفية والتقنية وهيكل مشروعك.

أدوات مثل FAISS و LangChain تساعد

توفر منتجات مثل FAISS و LangChain حلولًا لمساعدة الذكاء الاصطناعي على التعامل مع السياق بشكل أفضل. على سبيل المثال، يساعد FAISS في البحث الفعال عن مقتطفات التعليمات البرمجية ذات الصلة واستردادها، بينما يساعد LangChain في هيكلة التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي والحفاظ على السياق داخل مشروع أكبر. ولكن هنا أيضًا، يمكنك إعدادها محليًا بنفسك باستخدام قواعد بيانات RAC.

الخلاصة: مفيد، لكن ليس مستقلاً بعد

الذكاء الاصطناعي أداة قوية للمبرمجين ويمكن أن يساعد في تسريع عمليات التطوير. ومع ذلك، فإنه لا يزال غير قادر حقًا على تصميم وبناء قاعدة تعليمات برمجية أكثر تعقيدًا بشكل مستقل دون رقابة بشرية. يجب على المبرمجين اعتبار الذكاء الاصطناعي مساعدًا يمكنه أتمتة المهام وتوليد الأفكار، ولكنه لا يزال بحاجة إلى التوجيه والتصحيح للوصول إلى نتيجة جيدة.

تواصل معنا للمساعدة في إعداد بيئة التطوير لمساعدة الفرق على تحقيق أقصى استفادة من بيئة التطوير والتركيز بشكل أكبر على هندسة المتطلبات والتصميم بدلاً من تصحيح الأخطاء وكتابة التعليمات البرمجية.