Ohjelmointi tekoälyagentin kanssa

Tekoäly (AI) on muuttanut ohjelmointitapojamme perusteellisesti. AI-agentit voivat luoda, optimoida ja jopa auttaa virheiden korjaamisessa. Silti on joitakin rajoituksia, jotka ohjelmoijien tulee pitää mielessä työskennellessään AI:n kanssa.

Ongelmat järjestyksessä ja päällekkäisyydessä

AI-agentit kamppailevat oikean koodijärjestyksen kanssa. Ne voivat esimerkiksi sijoittaa alustukset tiedoston loppuun, mikä aiheuttaa ajonaikaisia virheitä. Lisäksi AI voi epäröimättä määritellä useita versioita samasta luokasta tai funktiosta projektin sisällä, mikä johtaa konflikteihin ja sekaannuksiin.

Koodialusta, jossa on muisti ja projektirakenne, auttaa

Ratkaisu tähän on käyttää AI-koodialustoja, jotka pystyvät hallitsemaan muistia ja projektirakenteita. Tämä auttaa säilyttämään johdonmukaisuuden monimutkaisissa projekteissa. Valitettavasti näitä toimintoja ei aina sovelleta johdonmukaisesti. Tämän seurauksena AI voi menettää projektin kokonaisuuden ja tuoda ohjelmoinnin aikana ei-toivottuja päällekkäisyyksiä tai virheellisiä riippuvuuksia.

Useimmat AI-koodausalustat toimivat ns. työkaluilla, joita suuri kielimalli voi kutsua. Nämä työkalut perustuvat avoimeen standardiprotokollaan (MCP). On siis mahdollista liittää AI-koodausagentti IDE:hen, kuten Visual Codeen. Tarvittaessa voit pystyttää paikallisesti LLM:n llamalla tai ollamalla ja valita MCP-palvelimen integroitavaksi. Malleja löytyy osoitteesta huggingface.

IDE-laajennukset ovat välttämättömiä

AI:n generoiman koodin hallinnan parantamiseksi kehittäjät voivat käyttää IDE-laajennuksia, jotka valvovat koodin oikeellisuutta. Työkalut kuten linters, tyyppitarkistajat ja edistyneet koodianalyysityökalut auttavat havaitsemaan ja korjaamaan virheitä varhaisessa vaiheessa. Ne ovat olennaisia lisäyksiä AI:n generoimaan koodiin laadun ja vakauden varmistamiseksi.

Toistuvien virheiden syy: konteksti ja rooli API:ssa

Yksi tärkeimmistä syistä siihen, miksi AI-agentit toistavat virheitä, liittyy siihen, miten AI tulkitsee API:ita. AI-mallit tarvitsevat kontekstin ja selkeän rooliselityksen tuottaakseen tehokasta koodia. Tämä tarkoittaa, että kehotteiden tulee olla täydellisiä: niiden tulee sisältää paitsi toiminnalliset vaatimukset myös odotettu tulos ja reunaehdot selkeästi. Tätä helpottaaksesi voit tallentaa kehotteet standardimuodossa (MDC) ja lähettää ne aina AI:lle. Tämä on erityisen hyödyllistä yleisten ohjelmointisääntöjen, toiminnallisten ja teknisten vaatimusten sekä projektisi rakenteen hallinnassa.

Työkalut kuten FAISS ja LangChain auttavat

Tuotteet kuten FAISS ja LangChain tarjoavat ratkaisuja AI:n paremman kontekstinhallinnan tukemiseksi. FAISS auttaa esimerkiksi tehokkaassa relevanttien koodikatkelmien haussa ja noudossa, kun taas LangChain auttaa AI:n generoiman koodin jäsentämisessä ja kontekstin säilyttämisessä laajemmassa projektissa. Myös nämä voi tarvittaessa pystyttää paikallisesti RAC-tietokantojen avulla.

Yhteenveto: hyödyllinen, mutta ei vielä itsenäinen

AI on tehokas työkalu ohjelmoijille ja voi auttaa kehitysprosessien nopeuttamisessa. Silti se ei vielä kykene itsenäisesti suunnittelemaan ja rakentamaan monimutkaisempaa koodikantaa ilman ihmisen valvontaa. Ohjelmoijien tulisi nähdä AI avustajana, joka voi automatisoida tehtäviä ja tuottaa ideoita, mutta joka tarvitsee edelleen ohjausta ja korjausta saavuttaakseen hyvän lopputuloksen.

Ota yhteyttä auttaaksemme kehitysympäristön pystyttämisessä, jotta tiimit voivat hyödyntää kehitysympäristöä parhaalla mahdollisella tavalla ja keskittyä enemmän vaatimusmäärittelyyn ja suunnitteluun kuin virheiden korjaukseen ja koodin kirjoittamiseen.