Ohjelmointi tekoälyagentin kanssa

Tekoäly (AI) on muuttanut perustavanlaatuisesti ohjelmointitapojamme. Tekoälyagentit voivat luoda, optimoida ja jopa auttaa koodin virheenkorjauksessa. Siitä huolimatta on joitakin rajoituksia, jotka ohjelmoijien on pidettävä mielessä työskennellessään tekoälyn kanssa.

Ongelmia järjestyksen ja päällekkäisyyden kanssa

Tekoälyagenteilla on vaikeuksia koodin oikean järjestyksen kanssa. Ne voivat esimerkiksi sijoittaa alustuksia tiedoston loppuun, mikä aiheuttaa ajonaikaisia virheitä. Lisäksi tekoäly voi epäröimättä määritellä useita versioita samasta luokasta tai funktiosta projektin sisällä, mikä johtaa ristiriitoihin ja sekaannukseen.

Muistia ja projektirakennetta hallitseva koodialusta auttaa

Yksi ratkaisu tähän on käyttää tekoälykoodialustoja, jotka pystyvät hallitsemaan muistia ja projektirakenteita. Tämä auttaa ylläpitämään johdonmukaisuutta monimutkaisissa projekteissa. Valitettavasti näitä toimintoja ei aina sovelleta johdonmukaisesti. Tämän seurauksena tekoäly voi menettää projektin yhtenäisyyden ja tuoda ohjelmoinnin aikana ei-toivottuja päällekkäisyyksiä tai virheellisiä riippuvuuksia.

Useimmat tekoälykoodialustat toimivat niin sanottujen työkalujen kanssa, joita suuri kielimalli voi kutsua. Nämä työkalut perustuvat avoimeen standardiprotokollaan (MCP). Siksi on myös mahdollista yhdistää tekoälykoodausagentti IDE:hen, kuten Visual Codeen. Voit myös asentaa paikallisesti suuren kielimallin käyttämällä llamaa tai ollamaa ja valita integroitavan MCP-palvelimen. Mallit löytyvät osoitteesta huggingface.

IDE-laajennukset ovat välttämättömiä

Tekoälyn luoman koodin parempaan hallintaan kehittäjät voivat käyttää IDE-laajennuksia, jotka valvovat koodin oikeellisuutta. Työkalut, kuten linterit, tyyppitarkistimet ja edistyneet koodianalyysityökalut, auttavat löytämään ja korjaamaan virheitä varhaisessa vaiheessa. Ne ovat olennainen lisä tekoälyn luomalle koodille laadun ja vakauden varmistamiseksi.

Toistuvien virheiden syy: konteksti ja rooli API:issa

Yksi tärkeimmistä syistä siihen, miksi tekoälyagentit jatkavat virheiden toistamista, on tapa, jolla tekoäly tulkitsee API:ita. Tekoälymallit tarvitsevat kontekstia ja selkeän roolikuvausta tehokkaan koodin luomiseksi. Tämä tarkoittaa, että kehotteiden on oltava täydellisiä: niiden on sisällettävä paitsi toiminnalliset vaatimukset, myös odotettu tulos ja reunaehdot on tehtävä selviksi. Tämän helpottamiseksi voit tallentaa kehotteet standardimuotoon (MDC) ja lähettää ne oletusarvoisesti 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. FAISS auttaa esimerkiksi relevanttien koodinpätkien tehokkaassa haussa ja hakemisessa, kun taas LangChain auttaa tekoälyn luoman koodin jäsentämisessä ja kontekstin säilyttämisessä suuremmassa projektissa. Mutta myös tässä voit halutessasi asentaa sen itse paikallisesti RAC-tietokannoilla.

Johtopäätös: hyödyllinen, mutta ei vielä itsenäinen

Tekoäly on tehokas työkalu ohjelmoijille ja voi auttaa kehitysprosessien nopeuttamisessa. Silti se ei vielä pysty itsenäisesti suunnittelemaan ja rakentamaan monimutkaisempaa koodipohjaa ilman ihmisen valvontaa. Ohjelmoijien tulisi pitää tekoälyä assistenttina, joka voi automatisoida tehtäviä ja tuottaa ideoita, mutta joka tarvitsee edelleen ohjausta ja korjausta hyvän tuloksen saavuttamiseksi.

Ota yhteyttä auttaaksesi kehitysympäristön pystyttämisessä, jotta tiimit voivat hyödyntää kehitysympäristöä maksimaalisesti ja keskittyä enemmän vaatimusmäärittelyyn ja suunnitteluun kuin virheenkorjaukseen ja koodin kirjoittamiseen.