البرمجة باستخدام وكيل الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي (AI) غيّر بشكل جذري الطريقة التي نبرمج بها. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي توليد الشيفرة، تحسينها وحتى المساعدة في تصحيح الأخطاء. ومع ذلك، هناك بعض القيود التي يجب على المبرمجين أخذها في الاعتبار عند العمل مع الذكاء الاصطناعي.

مشاكل في الترتيب والتكرار

يواجه وكلاء الذكاء الاصطناعي صعوبة في الترتيب الصحيح للشيفرة. على سبيل المثال، قد يضعون التهيئات في نهاية الملف، مما يسبب أخطاء أثناء التشغيل. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي بدون تردد تعريف نسخ متعددة من نفس الفئة أو الوظيفة داخل المشروع، مما يؤدي إلى تعارضات وارتباك.

منصة شيفرة مع ذاكرة وبنية مشروع تساعد

الحل لذلك هو استخدام منصات شيفرة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها إدارة الذاكرة وبنى المشاريع. هذا يساعد في الحفاظ على الاتساق في المشاريع المعقدة. للأسف، لا يتم تطبيق هذه الوظائف دائمًا بشكل متسق. لذلك قد يحدث أن يفقد الذكاء الاصطناعي ترابط المشروع ويُدخل تكرارات غير مرغوب فيها أو تبعيات غير صحيحة أثناء البرمجة.

تعمل معظم منصات ترميز الذكاء الاصطناعي بأدوات تُدعى التي يمكن لنموذج اللغة الكبير استدعاؤها. هذه الأدوات مبنية على بروتوكول مفتوح المعيار (MCP). لذلك من الممكن ربط وكيل ترميز الذكاء الاصطناعي ببيئة تطوير متكاملة مثل Visual Code. يمكن أيضًا إعداد نموذج لغة كبير محليًا باستخدام llama أو ollama واختيار خادم MCP للتكامل معه. يمكن العثور على النماذج على huggingface.

امتدادات IDE لا غنى عنها

لإدارة الشيفرة التي يولدها الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل، يمكن للمطورين استخدام امتدادات IDE التي تراقب صحة الشيفرة. تساعد الأدوات مثل linters، وفاحصي الأنواع، وأدوات تحليل الشيفرة المتقدمة في اكتشاف الأخطاء مبكرًا وتصحيحها. تشكل هذه الأدوات إضافة أساسية للشيفرة التي يولدها الذكاء الاصطناعي لضمان الجودة والاستقرار.

سبب الأخطاء المتكررة: السياق والدور في واجهات برمجة التطبيقات

أحد الأسباب الرئيسية لاستمرار تكرار الأخطاء من قبل وكلاء الذكاء الاصطناعي يكمن في الطريقة التي يفسرون بها واجهات برمجة التطبيقات (API). تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى سياق ووصف دور واضح لتوليد شيفرة فعالة. هذا يعني أن المطالبات يجب أن تكون كاملة: لا يجب أن تحتوي فقط على المتطلبات الوظيفية، بل يجب أيضًا توضيح النتيجة المتوقعة والشروط الحدودية صراحة. لتسهيل ذلك، يمكنك حفظ المطالبات بصيغة قياسية (MDC) وإرسالها بشكل افتراضي إلى الذكاء الاصطناعي. هذا مفيد بشكل خاص لقواعد البرمجة العامة التي تتبعها والمتطلبات الوظيفية والتقنية وبنية مشروعك.

أدوات مثل FAISS و LangChain تساعد

توفر منتجات مثل FAISS و LangChain حلولًا لجعل الذكاء الاصطناعي يتعامل بشكل أفضل مع السياق. تساعد FAISS، على سبيل المثال، في البحث واسترجاع مقتطفات الشيفرة ذات الصلة بكفاءة، بينما تساعد LangChain في هيكلة الشيفرة التي يولدها الذكاء الاصطناعي والحفاظ على السياق داخل مشروع أكبر. ولكن يمكنك أيضًا إعدادها محليًا باستخدام قواعد بيانات RAC.

الخلاصة: مفيد، لكنه ليس مستقلًا بعد

الذكاء الاصطناعي أداة قوية للمبرمجين ويمكن أن يساعد في تسريع عمليات التطوير. ومع ذلك، فهو ليس قادرًا بعد على تصميم وبناء قاعدة شيفرة معقدة بشكل مستقل دون مراقبة بشرية. يجب على المبرمجين اعتبار الذكاء الاصطناعي كمساعد يمكنه أتمتة المهام وتوليد الأفكار، لكنه لا يزال يحتاج إلى توجيه وتصحيح للوصول إلى نتيجة جيدة.

تواصل معنا للمساعدة في إعداد بيئة التطوير لمساعدة الفرق على الاستفادة القصوى من بيئة التطوير والتركيز أكثر على هندسة المتطلبات والتصميم بدلاً من تصحيح الأخطاء وكتابة الشيفرة.