Programmeerimine tehisintellekti agendiga
Tehisintellekt (AI) on fundamentaalselt muutnud meie programmeerimisviisi. AI-agendid suudavad koodi genereerida, optimeerida ja isegi silumisel (debugging) abiks olla. Siiski on programmeerijatel AI-ga töötades mõned piirangud meeles pidada.
Järjestuse ja duplikaatidega seotud probleemid
AI-agentidel on raskusi koodi õige järjestusega. Näiteks võivad nad initsialiseeringud faili lõppu paigutada, mis põhjustab käitusaja vigu. Lisaks võib AI projekti sees kõhklemata defineerida mitu koopiat samast klassist või funktsioonist, mis toob kaasa konflikte ja segadust.
Mälu ja projektistruktuuriga koodiplatvorm aitab
Selle lahenduseks on kasutada AI-koodiplatvorme, mis suudavad hallata mälu ja projektistruktuure. See aitab säilitada järjepidevust keerulistes projektides. Kahjuks ei rakendata neid funktsioone alati ühtlaselt. Selle tulemusena võib juhtuda, et AI kaotab projekti sidususe ja programmeerimise käigus tekivad soovimatud duplikaadid või valed sõltuvused.
Enamik AI-kodeerimisplatvorme töötab nn tööriistadega, mida suur keelemudel (LLM) saab kutsuda. Need tööriistad põhinevad avatud standardprotokollil (MCP). Seetõttu on võimalik ühendada AI-kodeerimisagentiga sellist IDE-d nagu Visual Code. Soovi korral saab lokaalselt üles seada LLM-i koos llama ja valige, millega integreerida MCP-server Mudelite leidmiseks külastage huggingface.
IDE laiendused on hädavajalikud
AI-loodud koodi paremaks haldamiseks saavad arendajad kasutada IDE-laiendusi, mis jälgivad koodi õigsust. Tööriistad nagu linterid, tüübikontrollijad ja täiustatud koodianalüüsi tööriistad aitavad vigu varakult tuvastada ja parandada. Need on hädavajalik täiendus AI-loodud koodile, et tagada selle kvaliteet ja stabiilsus.
Korduvate vigade põhjus: kontekst ja roll API-des
Üks peamisi põhjusi, miks tehisintellekti agendid vigu kordavad, peitub selles, kuidas tehisintellekt API-sid tõlgendab. AI-mudelid vajavad konteksti ja selget rollikirjeldust, et luua tõhusat koodi. See tähendab, et viipd (prompts) peavad olema täielikud: need ei tohiks sisaldada ainult funktsionaalseid nõudeid, vaid peavad ka selgelt kirjeldama oodatavat tulemust ja piiranguid. Selle lihtsustamiseks saate viipid salvestada standardvormingusse (MDC) ja need vaikimisi tehisintellektile kaasa saata. See on eriti kasulik üldiste programmeerimisreeglite, funktsionaalsete ja tehniliste nõuete ning teie projekti struktuuri jaoks.
FAISS-i ja LangChaini sarnased tööriistad aitavad
Tooted nagu FAISS ja LangChain pakuvad lahendusi, et aidata tehisintellektil kontekstiga paremini 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 on võimalik seda vajadusel lokaalselt RAC andmebaaside abil ise üles seada.
Kokkuvõte: kasulik, kuid veel mitte iseseisev
AI on programmeerijatele võimas tööriist ja see võib aidata arendusprotsesse kiirendada. Siiski ei ole see veel täielikult võimeline iseseisvalt keerukamat koodibaasi kavandama ja ehitama ilma inimjärelevalveta. Programmeerijad peaksid AI-d käsitlema assistendina, kes suudab automatiseerida ülesandeid ja genereerida ideid, kuid vajab siiski juhendamist ja parandamist, et saavutada hea tulemus.
Võtke kontakt ühendust, et aidata seadistada arenduskeskkonda, et meeskonnad saaksid arenduskeskkonnast maksimumi võtta ning keskenduda rohkem nõuete inseneritööle ja disainile, mitte vigade parandamisele ja koodi kirjutamisele.
