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 κώδικα, ακόμη και να βοηθούν στο debugging. Ωστόσο, υπάρχουν ορισμένοι περιορισμοί που οι προγραμματιστές πρέπει να λαμβάνουν υπόψη όταν εργάζονται με ΤΝ.

Προβλήματα σειράς και διπλοτυπίας

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.

Μια πλατφόρμα κώδικα με μνήμη και δομή έργου βοηθά

Μια λύση σε αυτό είναι η χρήση πλατφορμών κώδικα ΤΝ που μπορούν να διαχειριστούν 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 κώδικα ΤΝ λειτουργούν με λεγόμενα εργαλεία που μπορούν να καλέσουν το μεγάλο γλωσσικό μοντέλο (LLM). Αυτά τα εργαλεία βασίζονται σε ένα ανοιχτό πρότυπο πρωτόκολλο (MCP). Είναι επομένως δυνατό να συνδέσετε έναν πράκτορα κώδικα ΤΝ σε ένα IDE όπως το Visual Code. Ενδεχομένως, μπορείτε να ρυθμίσετε ένα LLM τοπικά με llama του ollama και επιλέγετε ένα διακομιστή MCP για ενσωμάτωση. Τα μοντέλα βρίσκονται στο huggingface.

Οι επεκτάσεις IDE είναι 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.

Η αιτία επαναλαμβανόμενων σφαλμάτων: πλαίσιο και ρόλος στα API

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 μια 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 καθιστούν σαφές 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 βοηθούν

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, ακόμη και εδώ, μπορείτε να το στήσετε τοπικά με βάσεις δεδομένων RAC.

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 μαζί μας για να βοηθήσετε στη ρύθμιση του περιβάλλοντος ανάπτυξης, ώστε να βοηθήσετε 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 διευθυντής Τεχνητής Νοημοσύνης. Με μεγάλη εμπειρία σε μεγάλους οργανισμούς, μπορεί να αναλύσει γρήγορα ένα πρόβλημα και να εργαστεί για την επίλυσή του. Σε συνδυασμό με οικονομικό υπόβαθρο, εξασφαλίζει επιχειρηματικά υπεύθυνες επιλογές.

AIR (Τεχνητή Νοημοσύνη Ρομπότ)