La inteligencia artificial (IA) ha cambiado fundamentalmente la forma en que programamos. Los agentes de IA pueden generar, optimizar e incluso ayudar con la depuración. Sin embargo, hay algunas limitaciones que los programadores deben tener en cuenta al trabajar con IA.
Parece fácil, pero la complejidad trae problemas
A primera vista, parece que AI puede escribir código sin esfuerzo. Las funciones y scripts simples a menudo se generan sin problemas. Pero tan pronto como un proyecto consta de múltiples archivos y carpetas, surgen problemas. La IA tiene dificultades para mantener la consistencia y la estructura en una base de código más grande. Esto puede conducir a problemas como los acoplamientos faltantes o incorrectos entre los archivos y la inconsistencia en la implementación de funciones.
Problemas con el orden y la duplicación
Los agentes de IA tienen dificultades con el orden correcto del código. Por ejemplo, pueden colocar inicializaciones al final de un archivo, lo que causa errores de tiempo de ejecución. Además, la IA puede definir múltiples versiones de la misma clase o función dentro de un proyecto sin dudarlo, lo que conduce a conflictos y confusión.
Una plataforma de código con memoria y estructura de proyecto ayuda
Una solución para esto es el uso de plataformas de código AI que pueden administrar las estructuras de memoria y proyectos. Esto ayuda a ahorrar consistencia en proyectos complejos. Desafortunadamente, estas funciones no siempre se aplican de manera consistente. Esto puede suceder que la IA pierda la coherencia de un proyecto e introduce duplicaciones no deseadas o dependencias incorrectas durante la programación.
La mayoría de las plataformas de codificación de IA funcionan con herramientas que llaman así que puede llamar al modelo de idioma grande. Esas herramientas se basan en un protocolo estándar abierto (MCP). Por lo tanto, es posible vincular un IDE como el código visual a un agente de codificación de IA. Opcionalmente, puede configurar un LLM localmente con Llama o ollama y elige uno Servidor MCP Para integrarse con. Los modelos se pueden encontrar en cara abrazada.
Las extensiones IDE son indispensables
Para administrar mejor el código generado por la IA, los desarrolladores pueden usar extensiones IDE que monitorean la corrección del código. Herramientas como revestimientos, comprobantes de tipo y análisis de código avanzado ayudan a las herramientas a detectar y corregir errores temprano. Forman una adición esencial al código generado por IA para garantizar la calidad y la estabilidad.
La causa de los errores de repetición: contexto y papel en las API
Una de las principales razones por las cuales los agentes de IA continúan repitiendo errores se encuentran en la forma en que se interpretan las AI AI. Los modelos de IA necesitan contexto y una descripción clara de roles para generar un código efectivo. Esto significa que las indicaciones deben estar completas: no solo deben contener los requisitos funcionales, sino también hacer el resultado esperado y las condiciones previas explícitas. Para facilitar esto, puede guardar las indicaciones en formato estándar (MDC) y enviar un estándar a la IA. Esto es especialmente útil para las reglas de programación genérica que usa y los requisitos funcionales y técnicos y la estructura de su proyecto.
Herramientas de ayuda como Faiss y Langchain
Productos como Faiss y Cadena larga Ofrezca soluciones para mejorar la IA con el contexto. Por ejemplo, FAISS ayuda con la búsqueda eficiente y la recopilación de características de código relevantes, mientras que Langchain ayuda a estructurar el código generado por IA y mantener el contexto dentro de un proyecto más grande. Pero aquí también puedes configurarlo localmente con bases de datos RAC.
Conclusión: útil, pero aún no independiente
La IA es una herramienta poderosa para los programadores y puede ayudar a acelerar los procesos de desarrollo. Sin embargo, aún no puede diseñar y construir independientemente una base de código más compleja sin control humano. Los programadores deben considerar la IA como un asistente que puede automatizar tareas y generar ideas, pero que aún necesita orientación y corrección para lograr un buen resultado.
Llevar contacto Para ayudar a establecer el entorno de desarrollo para ayudar a los equipos a aprovechar al máximo el entorno de desarrollo y estar más preocupado por la ingeniería y el diseño de requisitos que con el depuración y el código de escritura.
