Ohjelmointi tekoälyagentin kanssa

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

Ongelmia järjestyksen ja duplikoinnin kanssa

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

Koodialusta muistilla ja projektirakenteella auttaa

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

Useimmat tekoälykoodausalustat käyttävät niin sanottuja työkaluja, joita suuri kielimalli voi kutsua. Nämä työkalut perustuvat avoimeen standardiprotokollaan (MCP). On siis mahdollista yhdistää IDE, kuten Visual Code, tekoälykoodausagenttiin. Voit halutessasi asentaa LLM:n paikallisesti llama– tai ollama-ohjelmalla ja valita MCP-palvelimen integroitavaksi. 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 havaitsemaan ja korjaamaan virheet varhaisessa vaiheessa. Ne ovat olennainen lisä tekoälyn luomaan koodiin laadun ja vakauden varmistamiseksi.

Toistuvien virheiden syy: konteksti ja rooli API:issa

Yksi tärkeimmistä syistä, miksi tekoälyagentit toistavat virheitä, on tapa, jolla tekoäly tulkitsee API:ita. Tekoälymallit tarvitsevat kontekstin ja selkeän roolikuvauksen tehokkaan koodin luomiseksi. Tämä tarkoittaa, että kehotteiden on oltava täydellisiä: niiden on sisällettävä paitsi toiminnalliset vaatimukset, myös odotettu tulos ja reunaehdot on tehtävä eksplisiittisiksi. Tämän helpottamiseksi voit tallentaa kehotteet vakiomuodossa (MDC) ja lähettää ne automaattisesti tekoälylle. Tämä on erityisen hyödyllistä yleisille ohjelmointisäännöille, joita noudatat, sekä toiminnallisille ja teknisille vaatimuksille ja projektisi rakenteelle.

Työkalut, kuten FAISS ja LangChain, auttavat

Tuotteet, kuten FAISS ja LangChain, tarjoavat ratkaisuja tekoälyn parempaan kontekstin käsittelyyn. FAISS auttaa esimerkiksi tehokkaassa asiaankuuluvien koodinpätkien etsimisessä ja noutamisessa, kun taas LangChain auttaa tekoälyn luoman koodin jäsentelyssä ja kontekstin säilyttämisessä suuremmassa projektissa. Mutta myös tässä voit mahdollisesti asentaa sen itse paikallisesti RAC-tietokantojen avulla.

Johtopäätös: hyödyllinen, mutta ei vielä itsenäinen

Tekoäly on tehokas työkalu ohjelmoijille ja voi auttaa nopeuttamaan kehitysprosesseja. Se ei kuitenkaan vielä pysty itsenäisesti suunnittelemaan ja rakentamaan monimutkaisempaa koodikantaa ilman ihmisen valvontaa. Ohjelmoijien on pidettävä tekoälyä avustajana, joka voi automatisoida tehtäviä ja luoda ideoita, mutta joka tarvitsee edelleen ohjausta ja korjausta hyvän tuloksen saavuttamiseksi.

Ota yhteyttä auttaaksesi kehitysympäristön perustamisessa, jotta tiimit voivat hyödyntää kehitysympäristöä parhaalla mahdollisella tavalla ja keskittyä enemmän vaatimusmäärittelyyn ja suunnitteluun kuin virheenkorjaukseen ja koodin kirjoittamiseen.