Ohjelmointi tekoälyagentin kanssa
Tekoäly (AI) on muuttanut perustavanlaatuisesti tapaamme ohjelmoida. Tekoälyagentit voivat luoda koodia, optimoida ja jopa auttaa virheenkorjauksessa. Siitä huolimatta on olemassa joitakin rajoituksia, jotka ohjelmoijien on otettava huomioon työskennellessä tekoälyn kanssa.
Järjestys- ja päällekkäisyysongelmat
Tekoälyagenteilla on vaikeuksia koodin oikean järjestyksen kanssa. Ne voivat esimerkiksi sijoittaa alustukset tiedoston loppuun, mikä aiheuttaa ajonaikaisia virheitä. Lisäksi tekoäly voi epäilemättä määritellä useita versioita samasta luokasta tai funktiosta projektin sisällä, mikä johtaa ristiriitoihin ja sekaannukseen.
Muistilla ja projektirakenteella varustettu koodialusta auttaa
Ratkaisu tähän on käyttää tekoälyn koodialustoja, jotka pystyvät hallitsemaan muistia ja projektirakenteita. Tämä auttaa ylläpitämään johdonmukaisuutta monimutkaisissa projekteissa. Valitettavasti näitä ominaisuuksia ei aina käytetä yhtenäisesti. Tämä voi johtaa siihen, että tekoäly menettää projektin yhtenäisyyden ja esittelee ei-toivottuja kaksoiskappaleita tai vääriä riippuvuuksia ohjelmoinnin aikana.
Useimmat tekoälyn koodausalustat toimivat niin kutsuttujen työkalujen avulla, joita suuri kielimalli (LLM) voi kutsua. Nämä työkalut perustuvat avoimeen standardiprotokollaan (MCP). Siksi on mahdollista liittää Visual Coden kaltainen IDE tekoälyn koodausagenttiin. Vaihtoehtoisesti voit asentaa paikallisesti LLM:n, jossa on llama tai Ollama ja valitset MCP-palvelimen, jonka kanssa integroida. NetCare on tehnyt MCP-palvelin työkalun, joka auttaa vianmäärityksessä ja taustalla olevan (linux) järjestelmän hallinnassa. Kätevä, jos haluat koodin suoraan tuotantoon.
Malleja löytyy osoitteesta huggingface.
IDE-laajennukset ovat välttämättömiä
Jotta tekoälyn tuottamaa koodia voitaisiin hallita paremmin, kehittäjät voivat käyttää IDE-laajennuksia, jotka valvovat koodin oikeellisuutta. Työkalut, kuten linterit, tyyppitarkistimet ja edistyneet koodianalyysityökalut, auttavat havaitsemaan ja korjaamaan virheitä varhaisessa vaiheessa. Ne ovat olennainen lisä tekoälyn tuottamaan koodiin laadun ja vakauden varmistamiseksi.
Toistuvien virheiden syy: konteksti ja rooli API:issa
Yksi tärkeimmistä syistä siihen, miksi tekoälyagentit toistavat virheitä, liittyy tapaan, jolla tekoäly tulkitsee API-rajapintoja. Tekoälymallit tarvitsevat kontekstin ja selkeän roolikuvauksen tuottaakseen tehokasta koodia. Tämä tarkoittaa, että kehotteiden on oltava täydellisiä: niiden on sisällettävä paitsi toiminnalliset vaatimukset, myös selkeästi määriteltävä odotettu tulos ja reunaehdot. Tämän helpottamiseksi voit tallentaa kehotteet standardimuotoon (MDC) ja lähettää ne oletuksena tekoälylle. Tämä on erityisen hyödyllistä yleisille ohjelmointisäännöille, joita noudatat, sekä projektisi toiminnallisille ja teknisille vaatimuksille ja rakenteelle.
Työkalut, kuten FAISS ja LangChain, auttavat
Tuotteet, kuten FAISS ja LangChain tarjoavat ratkaisuja tekoälyn parempaan kontekstin käsittelyyn. Esimerkiksi FAISS auttaa tehokkaasti etsimään ja hakemaan asiaankuuluvia koodinpätkiä, kun taas LangChain auttaa jäsentämään tekoälyn tuottamaa koodia ja säilyttämään kontekstin suuremmassa projektissa. Mutta myös tässä voit halutessasi pystyttää ratkaisun paikallisesti RAC-tietokannoilla.
Johtopäätös: hyödyllinen, mutta ei vielä itsenäinen
Tekoäly on tehokas työkalu ohjelmoijille ja voi auttaa nopeuttamaan kehitysprosesseja. Silti se ei ole vielä todella kykenevä suunnittelemaan ja rakentamaan monimutkaisempaa koodikantaa itsenäisesti ilman ihmisen valvontaa. Ohjelmoijien tulisi nähdä tekoäly assistenttina, joka voi automatisoida tehtäviä ja luoda ideoita, mutta joka tarvitsee edelleen ohjausta ja korjauksia hyvän tuloksen saavuttamiseksi.
Ota yhteyttä auttaaksemme kehitysympäristön pystyttämisessä, jotta tiimit saavat kehitysympäristöstä kaiken irti ja voivat keskittyä enemmän vaatimusmäärittelyyn ja suunnitteluun kuin virheenkorjaukseen ja koodin kirjoittamiseen.
