Програмиране с AI Агент
Изкуственият интелект (AI) фундаментално промени начина, по който програмираме. AI агентите могат да генерират код, да го оптимизират и дори да подпомагат дебъгването. Въпреки това, има някои ограничения, които програмистите трябва да имат предвид, когато работят с AI.
Проблеми с последователност и дублиране
AI агентите срещат затруднения с правилното подреждане на кода. Например, те могат да поставят инициализации в края на файл, което води до грешки по време на изпълнение. Освен това, AI може без колебание да дефинира множество версии на един и същ клас или функция в рамките на проект, което създава конфликти и объркване.
Платформа с памет и структура помага
Едно от решенията за това е използването на AI кодинг платформи, които могат да управляват паметта и проектните структури. Това помага за поддържане на консистентност в сложни проекти. За съжаление, тези функции не винаги се прилагат последователно. В резултат на това AI може да загуби кохерентността на проекта и да въведе нежелани дублирания или неправилни зависимости по време на програмирането.
Повечето AI кодинг платформи работят със софтуерни инструменти, които големият езиков модел (LLM) може да извиква. Тези инструменти се базират на отворен стандартен протокол (MCP). Следователно е възможно да се свърже AI кодинг агент към IDE като Visual Code. При желание, можете да настроите локален LLM с Llama на Ollama и изберете MCP сървър за интегриране. Моделите могат да бъдат намерени на Hugging Face.
IDE разширения са незаменими
За да управляват по-добре AI-генерирания код, разработчиците могат да използват IDE разширения, които следят за коректността на кода. Инструменти като линтери, проверители на типове и усъвършенствани инструменти за анализ на код помагат за ранното откриване и коригиране на грешки. Те са съществено допълнение към AI-генерирания код, за да се гарантира качеството и стабилността му.
Причина за повтарящи се грешки: контекст и роля в API-ите
Една от основните причини, поради които AI агентите продължават да повтарят грешки, се крие в начина, по който AI интерпретира API-тата. AI моделите се нуждаят от контекст и ясна дефиниция на ролята, за да генерират ефективен код. Това означава, че подканите (prompts) трябва да бъдат пълни: те трябва да съдържат не само функционалните изисквания, но и изрично да посочват очаквания резултат и граничните условия. За да улесните това, можете да съхранявате подканите в стандартен формат (MDC) и да ги изпращате по подразбиране към AI. Това е особено полезно за общите програмни правила, които прилагате, както и за функционалните и техническите изисквания и структурата на вашия проект.
Инструменти като FAISS и LangChain помагат
Продукти като FAISS и LangChain предлагат решения за по-добро управление на контекста от страна на AI. Например, FAISS помага за ефективно търсене и извличане на подходящи фрагменти код, докато LangChain подпомага структурирането на AI-генерирания код и поддържането на контекста в рамките на по-голям проект. Но и тук можете евентуално да го настроите локално със RAC бази данни.
Заключение: полезно, но все още не самостоятелно
Изкуственият интелект е мощен инструмент за програмистите и може да помогне за ускоряване на процесите на разработка. Въпреки това, той все още не е напълно способен сам да проектира и изгради по-сложна кодова база без човешки надзор. Програмистите трябва да разглеждат ИИ като асистент, който може да автоматизира задачи и да генерира идеи, но който все още се нуждае от насоки и корекции, за да постигне добър резултат.
Свържете се Контакти с нас, за да помогнем за настройката на средата за разработка, за да подпомогнем екипите да извлекат максимума от нея и да се фокусират повече върху инженеринга на изискванията и дизайна, отколкото върху дебъгване и писане на код.
