תכנות עם סוכן AI

בינה מלאכותית (AI) שינתה מהותית את אופן התכנות שלנו. סוכני AI יכולים לייצר קוד, לבצע אופטימיזציה ואף לסייע בדיבוג. עם זאת, ישנן מספר מגבלות שמתכנתים צריכים לזכור בעת עבודה עם AI.

בעיות סדר וכפילויות

לסוכני AI יש קושי בשמירה על סדר נכון של הקוד. לדוגמה, הם עלולים למקם אתחולים בסוף קובץ, מה שגורם לשגיאות זמן ריצה. בנוסף, AI עלול להגדיר ללא היסוס מספר גרסאות של אותה מחלקה או פונקציה בתוך פרויקט, מה שמוביל לקונפליקטים ובלבול.

פלטפורמת קוד עם זיכרון ומבנה פרויקט מסייעת

פתרון לכך הוא שימוש בפלטפורמות קוד מבוססות AI שיכולות לנהל זיכרון ומבני פרויקט. זה מסייע בשמירה על עקביות בפרויקטים מורכבים. למרבה הצער, פונקציות אלו אינן מיושמות תמיד באופן עקבי. כתוצאה מכך, ייתכן שה-AI יאבד את הלכידות של הפרויקט ויכניס כפילויות לא רצויות או תלויות שגויות במהלך התכנות.

רוב פלטפורמות הקידוד מבוססות ה-AI פועלות באמצעות כלים שניתן לקרוא להם על ידי מודל השפה הגדול (LLM). כלים אלה מבוססים על פרוטוקול סטנדרטי פתוח (MCP). לכן, ניתן לחבר סוכן קידוד AI לסביבת פיתוח משולבת (IDE) כמו Visual Code. אפשר גם להקים LLM מקומי עם Llama של Ollama ובחר שרת MCP לשם אינטגרציה. ניתן למצוא מודלים ב- Hugging Face.

הרחבות IDE הן הכרחיות

כדי לנהל טוב יותר קוד שנוצר על ידי בינה מלאכותית, מפתחים יכולים להשתמש בתוספי IDE המפקחים על נכונות הקוד. כלים כמו לינטרים, בודקי סוגים וכלי ניתוח קוד מתקדמים מסייעים באיתור ותיקון שגיאות בשלב מוקדם. הם מהווים תוספת חיונית לקוד שנוצר על ידי בינה מלאכותית כדי להבטיח איכות ויציבות.

מקור השגיאות החוזרות: הקשר ותפקיד ב-APIs

אחת הסיבות העיקריות לכך שסוכני בינה מלאכותית ממשיכים לחזור על טעויות טמונה באופן שבו בינה מלאכותית מפרשת ממשקי API. מודלי בינה מלאכותית זקוקים להקשר ולתיאור תפקיד ברור כדי לייצר קוד יעיל. משמעות הדבר היא שהנחיות (Prompts) חייבות להיות שלמות: עליהן לכלול לא רק את הדרישות הפונקציונליות, אלא גם להבהיר במפורש את התוצאה הצפויה ואת תנאי הקצה. כדי להקל על כך, ניתן לשמור את ההנחיות בפורמט סטנדרטי (MDC) ולשלוח אותן כברירת מחדל לבינה המלאכותית. זה שימושי במיוחד עבור כללי תכנות גנריים שבהם אתה משתמש, וכן עבור הדרישות הפונקציונליות והטכניות ומבנה הפרויקט שלך.

כלים כמו FAISS ו-LangChain עוזרים

מוצרים כמו פייס ו לנגצ'יין מציעים פתרונות כדי לאפשר לבינה מלאכותית להתמודד טוב יותר עם הקשר. לדוגמה, FAISS מסייע בחיפוש ואחזור יעיל של מקטעי קוד רלוונטיים, בעוד LangChain מסייע במבנה של קוד שנוצר על ידי בינה מלאכותית ושמירה על הקשר בתוך פרויקט גדול יותר. אך גם כאן, ניתן להקים זאת באופן מקומי באמצעות מסדי נתונים של RAC.

מסקנה: מועיל, אך עדיין לא עצמאי

בינה מלאכותית היא כלי רב עוצמה עבור מתכנתים ויכולה לסייע בהאצת תהליכי פיתוח. עם זאת, היא עדיין אינה מסוגלת לתכנן ולבנות קוד מורכב באופן עצמאי ללא פיקוח אנושי. מתכנתים צריכים להתייחס לבינה מלאכותית כאל עוזר שיכול לבצע אוטומציה של משימות ולייצר רעיונות, אך עדיין זקוק להכוונה ותיקונים כדי להגיע לתוצאה טובה.

צור קשר כדי לסייע בהקמת סביבת הפיתוח, לתמוך בצוותים שימצו את הפוטנציאל של סביבת הפיתוח, ולהתמקד יותר בהנדסת דרישות ועיצוב מאשר בדיבוג וכתיבת קוד.