Ohjelmointi tekoälyagentin avulla

Tekoäly (AI) on muuttanut perustavanlaatuisesti tapaamme ohjelmoida. Tekoälyagentit voivat luoda koodia, optimoida ja jopa auttaa virheenkorjauksessa. Ohjelmoijien on kuitenkin otettava huomioon joitakin rajoituksia työskennellessän tekoälyn kanssa.

Järjestys- ja kaksoiskappaleongelmat

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

Muistilla ja projektirakenteella varustettu koodialusta auttaa

Ratkaisu tähän on käyttää tekoälykoodialustoja, jotka pystyvät hallitsemaan muistia ja projektirakenteita. Tämä auttaa ylläpitämään johdonmukaisuutta monimutkaisissa projekteissa. Valitettavasti näitä toimintoja ei aina käytetä johdonmukaisesti. Tämän vuoksi voi käydä niin, että tekoäly menettää projektin yhtenäisyyden ja tuo ohjelmoinnin aikana ei-toivottuja kaksoiskappaleita tai vääriä riippuvuuksia.

Useimmat tekoälykoodausalustat toimivat niin kutsuttujen työkalujen avulla, joita suuri kielimalli (LLM) voi kutsua. Nämä työkalut perustuvat avoimeen standardiprotokollaan (MCP). Siksi on mahdollista liittää Visual Code -tyyppinen IDE tekoälyagenttiin. Vaihtoehtoisesti voit asentaa LLM:n paikallisesti käyttäen Llama ollama ja valitse MCP-palvelin integroitavaksi. Mallit löytyvät osoitteesta Hugging Face.

IDE-laajennukset ovat välttämättömiä

Kehittäjät voivat hyödyntää IDE-laajennuksia, jotka valvovat koodin oikeellisuutta, tekoälyn tuottaman koodin parempaan hallintaan. Työkalut, kuten linterit, tyyppitarkistimet ja edistyneet koodianalyysityökalut, auttavat havaitsemaan ja korjaamaan virheet varhaisessa vaiheessa. Ne ovat olennainen lisä tekoälyn tuottamaan koodiin laadun ja vakauden varmistamiseksi.

Toistuvien virheiden syy: konteksti ja rooli API:ssa

Yksi keskeisimmistä syistä siihen, miksi tekoälyagentit toistavat virheitä, liittyy siihen, miten tekoäly tulkitsee API-kutsuja. Tekoälymallit tarvitsevat kontekstin ja selkeän roolikuvauksen tuottaakseen tehokasta koodia. Tämä tarkoittaa, että kehotteiden on oltava kattavia: niiden on sisällettävä paitsi toiminnalliset vaatimukset, myös selkeästi määriteltävä odotettu tulos ja reunaehdot. Tämän helpottamiseksi voit tallentaa kehotteet standardimuotoon (MDC) ja sisällyttää ne automaattisesti 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 noutamaan asiaankuuluvia koodinpätkiä, kun taas LangChain auttaa jäsentämään tekoälyn tuottamaa koodia ja säilyttämään kontekstin suuremmassa projektissa. Tässäkin tapauksessa 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 generoida ideoita, mutta joka tarvitsee edelleen ohjausta ja korjausta hyvän lopputuloksen saavuttamiseksi.

Ota yhteyttä auttaaksemme kehitysympäristön pystyttämisessä, jotta tiimit saavat kehitysympäristöstä kaiken irti ja voivat keskittyä enemmän vaatimusmäärittelyyn ja suunnitteluun kuin virheenkorjaukseen ja koodin kirjoittamiseen.