Προγραμματισμός με έναν παράγοντα AI

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) έχει αλλάξει θεμελιωδώς τον τρόπο που προγραμματίζουμε. Οι πράκτορες AI μπορούν να δημιουργήσουν, να βελτιστοποιήσουν και ακόμη και να βοηθήσουν στην αποσφαλμάτωση κώδικα. Ωστόσο, υπάρχουν ορισμένοι περιορισμοί που πρέπει να έχουν υπόψη τους οι προγραμματιστές όταν εργάζονται με την AI.

Προβλήματα με τη σειρά και την επανάληψη

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

Μια πλατφόρμα κώδικα με μνήμη και δομή έργου βοηθά

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

Οι περισσότερες πλατφόρμες κωδικοποίησης AI λειτουργούν με τα λεγόμενα εργαλεία που μπορεί να καλέσει το μεγάλο γλωσσικό μοντέλο. Αυτά τα εργαλεία βασίζονται σε ένα ανοιχτό πρότυπο πρωτόκολλο (MCP). Είναι επίσης δυνατό να συνδέσετε ένα IDE όπως το Visual Code με έναν πράκτορα κωδικοποίησης AI. Ενδεχομένως, μπορείτε να δημιουργήσετε ένα LLM τοπικά με llama ή ollama και να επιλέξετε έναν διακομιστή MCP για ενσωμάτωση. Τα μοντέλα μπορούν να βρεθούν στο huggingface.

Οι επεκτάσεις IDE είναι απαραίτητες

Για την καλύτερη διαχείριση του κώδικα που δημιουργείται από την AI, οι προγραμματιστές μπορούν να χρησιμοποιήσουν επεκτάσεις IDE που παρακολουθούν την ορθότητα του κώδικα. Εργαλεία όπως linters, type checkers και προηγμένα εργαλεία ανάλυσης κώδικα βοηθούν στον εντοπισμό και τη διόρθωση σφαλμάτων νωρίς. Αποτελούν μια ουσιαστική προσθήκη στον κώδικα που δημιουργείται από την AI για τη διασφάλιση της ποιότητας και της σταθερότητας.

Η αιτία των επαναλαμβανόμενων σφαλμάτων: πλαίσιο και ρόλος στα API

Ένας από τους κύριους λόγους για τους οποίους οι πράκτορες AI συνεχίζουν να επαναλαμβάνουν σφάλματα έγκειται στον τρόπο με τον οποίο η AI ερμηνεύει τα API. Τα μοντέλα AI χρειάζονται πλαίσιο και σαφή περιγραφή ρόλου για να δημιουργήσουν αποτελεσματικό κώδικα. Αυτό σημαίνει ότι οι προτροπές πρέπει να είναι πλήρεις: πρέπει να περιλαμβάνουν όχι μόνο τις λειτουργικές απαιτήσεις, αλλά και το αναμενόμενο αποτέλεσμα και τις οριακές συνθήκες ρητά. Για να διευκολυνθεί αυτό, μπορείτε να αποθηκεύσετε τις προτροπές σε τυπική μορφή (MDC) και να τις στείλετε στην AI από προεπιλογή. Αυτό είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για γενικούς κανόνες προγραμματισμού που χρησιμοποιείτε και τις λειτουργικές και τεχνικές απαιτήσεις και τη δομή του έργου σας.

Εργαλεία όπως το FAISS και το LangChain βοηθούν

Προϊόντα όπως το FAISS και το LangChain προσφέρουν λύσεις για την καλύτερη διαχείριση του πλαισίου από την AI. Το FAISS, για παράδειγμα, βοηθά στην αποτελεσματική αναζήτηση και ανάκτηση σχετικών αποσπασμάτων κώδικα, ενώ το LangChain βοηθά στη δομή του κώδικα που δημιουργείται από την AI και στη διατήρηση του πλαισίου εντός ενός μεγαλύτερου έργου. Αλλά και εδώ μπορείτε ενδεχομένως να το ρυθμίσετε μόνοι σας τοπικά με βάσεις δεδομένων RAC.

Συμπέρασμα: χρήσιμο, αλλά όχι ακόμα αυτόνομο

Η AI είναι ένα ισχυρό εργαλείο για τους προγραμματιστές και μπορεί να βοηθήσει στην επιτάχυνση των διαδικασιών ανάπτυξης. Ωστόσο, δεν είναι ακόμη πραγματικά ικανή να σχεδιάσει και να κατασκευάσει αυτόνομα μια πιο πολύπλοκη βάση κώδικα χωρίς ανθρώπινο έλεγχο. Οι προγραμματιστές πρέπει να θεωρούν την AI ως βοηθό που μπορεί να αυτοματοποιήσει εργασίες και να δημιουργήσει ιδέες, αλλά που εξακολουθεί να χρειάζεται καθοδήγηση και διόρθωση για να επιτύχει ένα καλό αποτέλεσμα.

Επικοινωνήστε μαζί μας για να βοηθήσουμε στη ρύθμιση του περιβάλλοντος ανάπτυξης για να βοηθήσουμε 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.