Programmeerimine tehisintellekti agendiga
Tehisintellekt (AI) on fundamentaalselt muutnud viisi, kuidas me programmeerime. AI-agendid suudavad genereerida koodi, seda optimeerida ja isegi vigade parandamisel abiks olla. Siiski on programmeerijatel AI-ga töötades mõned piirangud meeles pidada.
Probleemid järjekorra ja duplikaatidega
AI-agentidel on raskusi koodi õige järjestusega. Näiteks võivad nad paigutada initsialiseerimised faili lõppu, mis põhjustab käitusaja vigu. Lisaks võib AI kõhklematult defineerida projektis mitu koopiat samast klassist või funktsioonist, mis viib konfliktide ja segadusteni.
Mälu ja projektistruktuuriga koodiplatvorm aitab
Selleks lahenduseks on kasutada AI-koodiplatvorme, mis suudavad hallata mälu ja projektistruktuure. See aitab säilitada järjepidevust keerulistes projektides. Kahjuks ei rakendata neid funktsioone alati järjepidevalt. Selle tulemusena võib juhtuda, et tehisintellekt kaotab projekti sidususe ja programmeerimise käigus tutvustab soovimatuid duplikaate või ebaõigeid sõltuvusi.
Enamik AI kodeerimisplatvorme töötab nn tööriistadega, mida large language model (suur keelemudel) saab kutsuda. Need tööriistad põhinevad avatud standardprotokollil (MCP). Seetõttu on võimalik ühendada selline AI kodeerimisagent IDE-ga nagu Visual Code. Soovi korral saate lokaalselt üles seada LLM-i koos laama või valite Ollama ja valite integreerimiseks MCP-serveri. NetCare on loonud MCP-server abi saamiseks silumisel ja alusstruktuuri (Linuxi) süsteemi haldamisel. Kasulik, kui soovite koodi kohe otseülekandesse viia.
Mudeleid saab leida aadressilt huggingface.
IDE-laiendused on asendamatud
AI-loodud koodi paremaks haldamiseks saavad arendajad kasutada IDE-laiendusi, mis jälgivad koodi õigsust. Sellised tööriistad nagu linterid, tüübikontrollijad ja täiustatud koodianalüüsi tööriistad aitavad vigu varakult tuvastada ja parandada. Need on hädavajalik täiendus AI-loodud koodile kvaliteedi ja stabiilsuse tagamiseks.
Korduvate vigade põhjus: kontekst ja roll API-des
Üks peamisi põhjuseid, miks AI-agendid vigu kordavad, peitub viisis, kuidas AI API-sid tõlgendab. AI-mudelid vajavad konteksti ja selget rollikirjeldust tõhusa koodi genereerimiseks. See tähendab, et viiped peavad olema täielikud: need ei tohiks sisaldada ainult funktsionaalseid nõudeid, vaid peavad ka selgelt kirjeldama oodatavat tulemust ja piiranguid. Selle hõlbustamiseks saate viiped salvestada standardvormingus (MDC) ja need vaikimisi AI-le saata. See on eriti kasulik üldiste programmeerimisreeglite, funktsionaalsete ja tehniliste nõuete ning teie projekti struktuuri jaoks.
Sellised tööriistad nagu FAISS ja LangChain aitavad
Tooted nagu FAISS ja LangChain pakuvad lahendusi, mis aitavad tehisintellektil paremini kontekstiga toime tulla. Näiteks aitab FAISS tõhusalt otsida ja hankida asjakohaseid koodilõike, samas kui LangChain aitab struktureerida tehisintellekti loodud koodi ja säilitada konteksti suuremas projektis. Kuid ka siin saate selle vajadusel ise lokaalselt RAC andmebaasidega üles seada.
Kokkuvõte: kasulik, kuid veel mitte iseseisev
Tehisintellekt on programmeerijate jaoks võimas tööriist ja võib aidata arendusprotsesse kiirendada. Siiski ei ole see veel tõeliselt võimeline iseseisvalt keerukamat koodibaasi kavandama ja ehitama ilma inimjärelevalveta. Programmeerijad peaksid tehisintellekti käsitlema assistendina, kes suudab automatiseerida ülesandeid ja genereerida ideid, kuid vajab siiski juhendamist ja parandamist, et saavutada hea tulemus.
Võtke ühendust et aidata luua arenduskeskkonda, et aidata meeskondadel arenduskeskkonnast maksimumi võtta ning tegeleda rohkem nõuete inseneeria ja disainiga, mitte vigade parandamise ja koodi kirjutamisega.
