Programování s AI agentem

Umělá inteligence (AI) zásadně změnila způsob, jakým programujeme. AI agenti dokáží generovat, optimalizovat a dokonce pomáhat s laděním kódu. Přesto existuje několik 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.

Pomůže kódovací platforma s pamětí a strukturou projektu

Jedním z řešení je použití AI kódovacích platforem, které dokáží spravovat paměť a struktury projektů. To pomáhá udržovat konzistenci ve složitých projektech. Bohužel tyto funkce nejsou vždy důsledně aplikovány. V důsledku toho může AI ztratit soudržnost projektu a během programování zavést nežádoucí duplikace nebo nesprávné závislosti.

Většina AI kódovacích platforem pracuje s takzvanými nástroji, které může volat large language model. Tyto nástroje jsou založeny na otevřeném standardním protokolu (MCP). Je proto možné propojit IDE, jako je Visual Code, s AI kódovacím agentem. Případně si můžete lokálně nastavit LLM pomocí llama nebo ollama a vybrat si MCP server pro integraci. Modely lze nalézt na huggingface.

Rozšíření IDE jsou nepostradatelná

Pro lepší správu kódu generovaného AI mohou vývojáři využívat rozšíření IDE, která zajišťují správnost kódu. Nástroje jako lintery, typové kontroly a pokročilé nástroje pro analýzu kódu pomáhají odhalit a opravit chyby včas. Jsou nezbytným doplňkem kódu generovaného AI pro zajištění kvality a stability.

Příčina opakujících se chyb: kontext a role v API

Jedním z hlavních důvodů, proč AI agenti opakovaně dělají chyby, je způsob, jakým AI interpretuje API. AI modely potřebují kontext a jasný popis role, aby mohly generovat efektivní kód. To znamená, že prompty musí být úplné: musí obsahovat nejen funkční požadavky, ale také explicitně uvádět očekávaný výsledek a okrajové podmínky. Pro usnadnění můžete prompty ukládat ve standardním formátu (MDC) a standardně je posílat AI. To je užitečné zejména pro obecná programovací pravidla, která dodržujete, a pro funkční a technické požadavky a strukturu vašeho projektu.

Pomáhají nástroje jako FAISS a LangChain

Produkty jako FAISS a LangChain nabízejí řešení, jak AI lépe pracovat s kontextem. FAISS například pomáhá efektivně vyhledávat a načítat relevantní fragmenty kódu, zatímco LangChain pomáhá strukturovat kód generovaný AI a udržovat kontext v rámci většího projektu. Ale i zde si to můžete případně lokálně nastavit pomocí RAC databází.

Závěr: užitečné, ale ještě ne samostatné

AI je pro programátory mocný nástroj a může pomoci urychlit vývojové procesy. Přesto ještě není schopna samostatně navrhovat a budovat složitější kódové základny 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 a pomůžeme vám nastavit vývojové prostředí, abyste mohli ze svého vývojového prostředí vytěžit maximum a více se věnovat inženýrství požadavků a návrhu než ladění a psaní kódu.