Künstliche Intelligenz (KI) hat die Art und Weise, wie wir programmiert, grundlegend verändert. KI -Agenten können beim Debuggen generieren, optimieren und sogar helfen. Es gibt jedoch einige Einschränkungen, die Programmierer bei der Arbeit mit KI berücksichtigen müssen.
Es scheint einfach, aber Komplexität bringt Probleme mit sich
Auf den ersten Blick scheint es, als ob KI mühelos Code schreiben könnte. Einfache Funktionen und Skripte werden häufig ohne Probleme erzeugt. Sobald ein Projekt jedoch aus mehreren Dateien und Ordnern besteht, treten Probleme auf. KI hat Schwierigkeiten, Konsistenz und Struktur in einer größeren Codebasis aufrechtzuerhalten. Dies kann zu Problemen wie fehlenden oder falschen Kopplungen zwischen Dateien und Inkonsistenz bei der Implementierung von Funktionen führen.
Probleme mit der Bestellung und Duplikation
KI -Agenten haben Schwierigkeiten mit der richtigen Reihenfolge des Codes. Zum Beispiel können sie am Ende einer Datei Initialisierungen platzieren, was zu Laufzeitfehlern führt. Darüber hinaus kann AI mehrere Versionen derselben Klasse oder Funktion innerhalb eines Projekts ohne zu zögern definieren, was zu Konflikten und Verwirrung führt.
Eine Codeplattform mit Speicher und Projektstruktur hilft
Eine Lösung hierfür ist die Verwendung von AI -Code -Plattformen, die Speicher- und Projektstrukturen verwalten können. Dies hilft, Konsistenz in komplexen Projekten zu sparen. Leider werden diese Funktionen nicht immer konsequent angewendet. Dies kann passieren, dass die KI die Kohärenz eines Projekts verliert und unerwünschte Duplikationen oder falsche Abhängigkeiten während der Programmierung einführt.
Die meisten KI -Codierungsplattformen funktionieren mit sogenannten Tools, die das große Sprachmodell aufrufen können. Diese Tools basieren auf einem offenen Standardprotokoll (MCP). Es ist daher möglich, eine IDE wie den visuellen Code mit einem KI -Codierungsagenten zu verknüpfen. Optional können Sie ein LLM vor Ort einrichten Lama oder Ollama und wählen Sie einen MCP -Server Zu integrieren in. Modelle können auf gefunden werden umarmtes Gesicht.
IDE -Erweiterungen sind unverzichtbar
Um AI-generierte Code besser zu verwalten, können Entwickler IDE-Erweiterungen verwenden, die die Code-Korrektheit überwachen. Tools wie Linter, Typ Checkers und erweiterte Codeanalyse helfen Tools, Fehler frühzeitig zu erkennen und zu korrigieren. Sie bilden eine wesentliche Ergänzung zu AI-generierten Code, um Qualität und Stabilität zu gewährleisten.
Die Ursache für Wiederholungsfehler: Kontext und Rolle in APIs
Einer der Hauptgründe, warum KI -Agenten Fehler weiterhin wiederholen, liegt in der Art und Weise, wie AI -APIs interpretiert werden. AI -Modelle benötigen einen Kontext und eine klare Rollenbeschreibung, um einen effektiven Code zu generieren. Dies bedeutet, dass die Eingabeaufforderungen abgeschlossen sein müssen: Sie müssen nicht nur die funktionalen Anforderungen enthalten, sondern auch das erwartete Ergebnis und die Voraussetzungen explizit machen. Um dies zu erleichtern, können Sie die Eingabeaufforderungen im Standardformat (MDC) speichern und einen Standard an die KI senden. Dies ist besonders nützlich für generische Programmierregeln, die Sie verwenden, sowie die funktionalen und technischen Anforderungen sowie die Struktur Ihres Projekts.
Hilfe von Werkzeugen wie Faiss und Langchain
Produkte wie Faiss Und Longchain Bieten Sie Lösungen an, um KI mit dem Kontext besser zu machen. Beispielsweise hilft Faiss bei der effizienten Suche und Sammlung relevanter Codefunktionen, während Langchain dazu beiträgt, den Code zu strukturieren und den Kontext innerhalb eines größeren Projekts aufrechtzuerhalten. Aber auch hier können Sie es möglicherweise lokal mit RAC -Datenbanken einrichten.
Schlussfolgerung: nützlich, aber noch nicht unabhängig
AI ist ein leistungsstarkes Werkzeug für Programmierer und kann dazu beitragen, Entwicklungsprozesse zu beschleunigen. Es ist jedoch noch nicht in der Lage, eine komplexere Codebasis ohne menschliche Kontrolle unabhängig zu entwerfen und zu erstellen. Programmierer müssen KI als Assistent betrachten, der Aufgaben automatisieren und Ideen generieren kann, aber dennoch Anleitung und Korrektur benötigt, um ein gutes Ergebnis zu erzielen.
Nehmen Kontakt Um die Entwicklungsumgebung einzurichten, um Teams dabei zu helfen, das Bestandteil der Entwicklungsumgebung herauszuholen und sich mehr mit Anforderungen Engineering und Design zu befassen als mit Debugs und dem Schreibcode.
