Programování s AI agentem
Umělá inteligence (AI) zásadně změnila způsob, jakým programujeme. AI agenti dokážou generovat kód, optimalizovat ho a dokonce pomáhat s laděním. Přesto existují určitá omezení, která by měli programátoři při práci s AI mít na paměti.
Problémy s pořadím a duplikací
AI agenti mají potíže se správným pořadím kódu. Mohou například umístit inicializace na konec souboru, což způsobuje chyby za běhu. Kromě toho může AI bez váhání definovat více verzí stejné třídy nebo funkce v rámci projektu, což vede ke konfliktům a zmatkům.
Kódovací platforma s pamětí a strukturou projektu pomáhá
Řešením je použití AI kódovacích platforem, které dokážou spravovat paměť a struktury projektu. To pomáhá udržovat konzistenci ve složitých projektech. Bohužel tyto funkce nejsou vždy důsledně aplikovány. V důsledku toho se může stát, že AI ztratí soudržnost projektu a během programování zavede nežádoucí duplicity nebo nesprávné závislosti.
Většina platforem pro AI kódování pracuje s takzvanými nástroji, které mohou vyvolat velký jazykový model (LLM). Tyto nástroje jsou založeny na otevřeném standardním protokolu (MCP). Je tedy možné připojit AI kódovacího agenta k IDE, jako je Visual Code. Případně si můžete lokálně nastavit LLM s llama z ollamy a vyberete MCP server pro integraci. NetCare vytvořil MCP server nástroj, který pomáhá s laděním a správou základního (linuxového) systému. Užitečné, pokud chcete kód okamžitě nasadit do produkce.
Modely lze nalézt na huggingface.
Rozšíření IDE jsou nepostradatelná
Pro lepší správu kódu generovaného umělou inteligencí mohou vývojáři využít rozšíření IDE, která dohlížejí na správnost kódu. Nástroje jako lintery, typové kontroly a pokročilé nástroje pro analýzu kódu pomáhají odhalit a opravit chyby v rané fázi. Představují nezbytný doplněk ke kódu generovanému umělou inteligencí pro zajištění kvality a stability.
Příčina opakujících se chyb: kontext a role v API
Jedním z hlavních důvodů, proč agenti AI neustále opakují chyby, je způsob, jakým AI interpretuje API. Modely AI potřebují kontext a jasný popis role, aby mohly generovat efektivní kód. To znamená, že výzvy (prompty) musí být úplné: měly by obsahovat nejen funkční požadavky, ale také explicitně uvádět očekávaný výsledek a okrajové podmínky. Pro usnadnění tohoto procesu můžete výzvy ukládat ve standardním formátu (MDC) a standardně je posílat umělé inteligenci. To je užitečné zejména pro obecná programovací pravidla, která dodržujete, a pro funkční a technické požadavky a strukturu vašeho projektu.
Nástroje jako FAISS a LangChain pomáhají
Produkty jako FAISS a LangChain nabízejí řešení, jak pomoci umělé inteligenci lépe pracovat s kontextem. Například FAISS pomáhá při efektivním vyhledávání a získávání relevantních úryvků kódu, zatímco LangChain pomáhá při strukturování kódu generovaného umělou inteligencí a udržování kontextu v rámci většího projektu. I zde si však můžete případně nastavit lokální řešení pomocí databází RAC.
Závěr: užitečné, ale ještě ne samostatné
Umělá inteligence je pro programátory mocný nástroj a může pomoci urychlit vývojové procesy. Přesto ještě není skutečně schopna samostatně navrhnout a vytvořit složitější kódovou základnu bez lidské kontroly. Programátoři by měli AI považovat za asistenta, který dokáže automatizovat úkoly a generovat nápady, ale který stále potřebuje vedení a korekci, aby dosáhl dobrého výsledku.
Kontaktujte nás pomoci s nastavením vývojového prostředí, aby týmy mohly z vývojového prostředí vytěžit maximum a více se věnovat inženýrství požadavků a návrhu než ladění a psaní kódu.
