L'intelligence artificielle (IA) a fondamentalement changé notre façon de programmer. Les agents de l'IA peuvent générer, optimiser et même aider à déboguer. Pourtant, il y a certaines limites que les programmeurs doivent garder à l'esprit lorsque vous travaillez avec l'IA.
Cela semble facile, mais la complexité apporte des problèmes
À première vue, il semble que l'IA puisse écrire sans effort le code. Des fonctions et scripts simples sont souvent générés sans problème. Mais dès qu'un projet se compose de plusieurs fichiers et dossiers, des problèmes surviennent. L'IA a du mal à maintenir la cohérence et la structure dans une base de code plus grande. Cela peut entraîner des problèmes tels que les couplages manquants ou incorrects entre les fichiers et l'incohérence dans la mise en œuvre des fonctions.
Problèmes de commande et de duplication
Les agents de l'IA ont des difficultés avec le bon ordre de code. Par exemple, ils peuvent placer les initialisations à la fin d'un fichier, ce qui provoque des erreurs d'exécution. De plus, l'IA peut définir plusieurs versions de la même classe ou de la même fonction dans un projet sans hésitation, ce qui conduit à des conflits et à la confusion.
Une plate-forme de code avec mémoire et structure de projet aide
Une solution pour cela est l'utilisation de plates-formes de code AI qui peuvent gérer la mémoire et les structures de projet. Cela permet d'économiser la cohérence dans des projets complexes. Malheureusement, ces fonctions ne sont pas toujours appliquées de manière cohérente. Cela peut arriver que l'IA perd la cohérence d'un projet et introduit des duplications indésirables ou des dépendances incorrectes lors de la programmation.
La plupart des plates-formes de codage d'IA fonctionnent avec des outils ainsi appelés qui peuvent appeler le modèle grand langage. Ces outils sont basés sur un protocole standard ouvert (MCP). Il est donc possible de relier un IDE tel que le code visuel à un agent de codage AI. Éventuellement, vous pouvez configurer un LLM localement Lama ou olllama et choisissez-en un Serveur MCP Pour intégrer avec. Les modèles peuvent être trouvés sur visage étreint.
Les extensions IDE sont indispensables
Pour mieux gérer le code généré par l'IA, les développeurs peuvent utiliser des extensions IDE qui surveillent l'exactitude du code. Des outils tels que des liners, des dames de type et une analyse de code avancée aident les outils à détecter et à corriger les erreurs tôt. Ils forment un ajout essentiel au code généré par l'IA pour garantir la qualité et la stabilité.
La cause des erreurs de répétition: contexte et rôle dans les API
L'une des principales raisons pour lesquelles les agents de l'IA continuent de répéter les erreurs résident dans la façon dont les API de l'IA interprètent. Les modèles d'IA ont besoin de contexte et d'une description de rôle claire pour générer du code efficace. Cela signifie que les invites doivent être complètes: elles doivent non seulement contenir les exigences fonctionnelles, mais également rendre le résultat attendu et les conditions préalables. Pour faciliter cela, vous pouvez enregistrer les invites au format standard (MDC) et envoyer une norme à l'IA. Ceci est particulièrement utile pour les règles de programmation génériques que vous utilisez et les exigences fonctionnelles et techniques et la structure de votre projet.
Aider des outils tels que Faiss et Langchain
Produits tels que Fais et Chain de Long Offrez des solutions pour améliorer l'IA avec le contexte. Par exemple, FAISS aide à la recherche efficace et à la collecte des fonctionnalités de code pertinentes, tandis que Langchain aide à structurer le code généré par l'IA et à maintenir le contexte dans un projet plus vaste. Mais ici aussi, vous pouvez le configurer localement avec des bases de données RAC.
Conclusion: utile, mais pas encore indépendant
L'IA est un outil puissant pour les programmeurs et peut aider à accélérer les processus de développement. Pourtant, il n'est pas encore en mesure de concevoir et de construire indépendamment une base de code plus complexe sans contrôle humain. Les programmeurs doivent considérer l'IA comme un assistant qui peut automatiser les tâches et générer des idées, mais qui a encore besoin de conseils et de correction pour obtenir un bon résultat.
Prendre contact ONT pour aider à mettre en place l'environnement de développement pour aider les équipes à tirer le meilleur parti de l'environnement de développement et à être plus préoccupées par l'ingénierie et la conception des exigences que par les débogages et l'écriture de code.
