Κωδικοποίηση με AI

Προγραμματισμός με Πράκτορα ΤΝ

Η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) έχει αλλάξει θεμελιωδώς τον τρόπο που προγραμματίζουμε. Οι πράκτορες ΤΝ μπορούν να δημιουργούν, να βελτιστοποιούν και ακόμη και να βοηθούν στον εντοπισμό σφαλμάτων στον κώδικα. Ωστόσο, υπάρχουν ορισμένοι περιορισμοί που οι προγραμματιστές πρέπει να λαμβάνουν υπόψη όταν εργάζονται με ΤΝ.

Προβλήματα σειράς και διπλοτύπων

Οι πράκτορες ΤΝ δυσκολεύονται με τη σωστή σειρά του κώδικα. Για παράδειγμα, μπορεί να τοποθετήσουν αρχικοποιήσεις στο τέλος ενός αρχείου, προκαλώντας σφάλματα χρόνου εκτέλεσης. Επιπλέον, η ΤΝ μπορεί να ορίσει απερίσκεπτα πολλαπλές εκδόσεις της ίδιας κλάσης ή συνάρτησης εντός ενός έργου, οδηγώντας σε συγκρούσεις και σύγχυση.

Πλατφόρμα κώδικα με μνήμη

Μια λύση σε αυτό είναι η χρήση πλατφορμών κώδικα ΤΝ που μπορούν να διαχειρίζονται τη μνήμη και τις δομές του έργου. Αυτό βοηθά στη διατήρηση της συνοχής σε πολύπλοκα έργα. Δυστυχώς, αυτές οι λειτουργίες δεν εφαρμόζονται πάντα με συνέπεια. Ως αποτέλεσμα, η ΤΝ μπορεί να χάσει τη συνοχή ενός έργου και να εισάγει ανεπιθύμητες διπλοτυπίες ή λανθασμένες εξαρτήσεις κατά τον προγραμματισμό.

Οι περισσότερες πλατφόρμες κωδικοποίησης ΤΝ λειτουργούν με λεγόμενα εργαλεία που μπορούν να καλέσουν το μεγάλο γλωσσικό μοντέλο (LLM). Αυτά τα εργαλεία βασίζονται σε ένα ανοιχτό τυποποιημένο πρωτόκολλο (MCP). Είναι επομένως δυνατό να συνδέσετε έναν πράκτορα κωδικοποίησης ΤΝ σε ένα IDE όπως το Visual Code. Ενδεχομένως, μπορείτε να ρυθμίσετε ένα τοπικό LLM με Llama του ollama και επιλέγετε ένα διακομιστή MCP για ενσωμάτωση. Τα μοντέλα βρίσκονται στο Hugging Face.

Επεκτάσεις IDE απαραίτητες

Για να διαχειριστούν καλύτερα τον κώδικα που παράγεται από την ΤΝ, οι προγραμματιστές μπορούν να χρησιμοποιήσουν επεκτάσεις IDE που επιβλέπουν την ορθότητα του κώδικα. Εργαλεία όπως οι linter, οι ελεγκτές τύπων και τα προηγμένα εργαλεία ανάλυσης κώδικα βοηθούν στον έγκαιρο εντοπισμό και τη διόρθωση σφαλμάτων. Αποτελούν ουσιαστική συμπλήρωση του κώδικα που παράγεται από την ΤΝ για τη διασφάλιση της ποιότητας και της σταθερότητας.

Αιτία επαναλαμβανόμενων σφαλμάτων

Ένας από τους κύριους λόγους για τους οποίους οι πράκτορες ΤΝ συνεχίζουν να επαναλαμβάνουν σφάλματα έγκειται στον τρόπο με τον οποίο η ΤΝ ερμηνεύει τα API. Τα μοντέλα ΤΝ χρειάζονται πλαίσιο (context) και σαφή περιγραφή ρόλου για να παράγουν αποτελεσματικό κώδικα. Αυτό σημαίνει ότι οι προτροπές (prompts) πρέπει να είναι πλήρεις: πρέπει να περιλαμβάνουν όχι μόνο τις λειτουργικές απαιτήσεις, αλλά και να καθορίζουν ρητά το αναμενόμενο αποτέλεσμα και τους περιορισμούς. Για να διευκολυνθεί αυτό, μπορείτε να αποθηκεύετε τις προτροπές σε τυποποιημένη μορφή (MDC) και να τις στέλνετε αυτόματα στην ΤΝ. Αυτό είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για τους γενικούς κανόνες προγραμματισμού που εφαρμόζετε, καθώς και για τις λειτουργικές και τεχνικές απαιτήσεις και τη δομή του έργου σας.

Εργαλεία όπως FAISS και LangChain

Προϊόντα όπως FAISS και LangChain προσφέρουν λύσεις για να βοηθήσουν την ΤΝ να διαχειρίζεται καλύτερα το πλαίσιο. Για παράδειγμα, το FAISS βοηθά στην αποτελεσματική αναζήτηση και ανάκτηση σχετικών αποσπασμάτων κώδικα, ενώ το LangChain βοηθά στη δόμηση του κώδικα που παράγεται από την ΤΝ και στη διατήρηση του πλαισίου εντός ενός ευρύτερου έργου. Ωστόσο, και εδώ μπορείτε να το στήσετε τοπικά με βάσεις δεδομένων RAC, εάν το επιθυμείτε.

Συμπέρασμα: χρήσιμο, αλλά όχι ακόμη αυτόνομο

Η ΤΝ είναι ένα ισχυρό εργαλείο για προγραμματιστές και μπορεί να βοηθήσει στην επιτάχυνση των διαδικασιών ανάπτυξης. Ωστόσο, δεν είναι ακόμη πραγματικά ικανή να σχεδιάσει και να δημιουργήσει αυτόνομα έναν πιο σύνθετο κώδικα χωρίς ανθρώπινη επίβλεψη. Οι προγραμματιστές πρέπει να βλέπουν την ΤΝ ως έναν βοηθό που μπορεί να αυτοματοποιήσει εργασίες και να δημιουργήσει ιδέες, αλλά που εξακολουθεί να χρειάζεται καθοδήγηση και διόρθωση για να καταλήξει σε ένα καλό αποτέλεσμα.

Επικοινωνήστε Επικοινωνία για να βοηθήσετε στη ρύθμιση του περιβάλλοντος ανάπτυξης, ώστε να υποστηρίξετε τις ομάδες να αξιοποιήσουν στο έπακρο το περιβάλλον ανάπτυξης και να ασχοληθούν περισσότερο με τη μηχανική απαιτήσεων και το σχεδιασμό παρά με την αποσφαλμάτωση και τη συγγραφή κώδικα.

 

Gerard

Ο Gerard δραστηριοποιείται ως σύμβουλος και διαχειριστής Τεχνητής Νοημοσύνης. Με μεγάλη εμπειρία σε μεγάλους οργανισμούς, μπορεί να αναλύσει ένα πρόβλημα και να εργαστεί για την επίλυσή του με εξαιρετική ταχύτητα. Σε συνδυασμό με το οικονομικό του υπόβαθρο, εξασφαλίζει επιχειρηματικά τεκμηριωμένες επιλογές.

AIR (Ρομπότ Τεχνητής Νοημοσύνης)