תכנות עם סוכן AI

בינה מלאכותית (AI) שינתה באופן יסודי את האופן שבו אנו מתכנתים. סוכני AI יכולים לייצר קוד, לאופטם ולסייע אפילו בניפוי שגיאות. עם זאת, קיימות מגבלות שחייבים לקחת בחשבון בעת עבודה עם AI.

בעיות בסדר ובכפילוּת

סוכני AI מתקשים לעיתים בסדר הנכון של הקוד. הם עלולים, למשל, למקם אתחולים בסוף קובץ, מה שמוביל לשגיאות בזמן ריצה. בנוסף, AI עלול ללא היסוס להגדיר מספר גרסאות של אותה מחלקה או פונקציה בפרויקט, מה שגורם להתנגשויות ובלבול.

פלטפורמת קוד עם זיכרון ומבנה פרויקט עוזרת

פתרון לכך הוא שימוש בפלטפורמות קוד מבוססות AI שיכולות לנהל זיכרון ומבני פרויקט. זה מסייע לשמור על עקביות בפרויקטים מורכבים. למרבה הצער, תכונות אלה לא מוחלות תמיד בעקביות. כתוצאה מכך, יתכן שה-AI יאבד את הקוהרנטיות של הפרויקט ויציג שכפולים בלתי רצויים או תלותיות שגויה במהלך התכנות.

רוב פלטפורמות הקידוד של AI עובדות עם מה שמכונה כלים (tools) שמאפשרים למודל השפה הגדול להתקשר. כלים אלה מבוססים על פרוטוקול סטנדרטי פתוח (MCP). ניתן לחבר סוכן קידוד מבוסס AI לסביבת פיתוח כמו Visual Studio Code. במידת הצורך ניתן להקים מקומית מודל שפה גדול (LLM) עם llama או ollama ולבחור שרת MCP לשילוב. ל-NetCare יש שרת MCP שהוכן כדי לסייע בניפוי שגיאות ובניהול המערכת התחתית (לינוקס). נוח למקרים שבהם ברצונך לפרוס את הקוד מיד ללייב.
ניתן למצוא מודלים ב־ huggingface.

סיומות IDE הן חיוניות

כדי לנהל טוב יותר קוד שנוצר על ידי AI, מפתחים יכולים להשתמש בתוספים ל־IDE שמבקרים את תקינות הקוד. כלים כמו linters, בודקי טיפוסים וכלי ניתוח קוד מתקדמים מסייעים לזהות ולתקן שגיאות מוקדם. הם מהווים תוספת חיונית לקוד שנוצר על ידי AI כדי להבטיח איכות ויציבות.

הגורם לטעויות חוזרות: הקשר ותפקיד ב־APIים

אחת הסיבות העיקריות לכך שסוכני AI ממשיכים לחזור על שגיאות טמונה באופן שבו הם מפרשים API-ים של AI. למודלים יש צורך בהקשר ותיאור תפקיד ברור כדי לייצר קוד יעיל. המשמעות היא שהפרומפטים צריכים להיות מלאים: הם לא צריכים להכיל רק את הדרישות הפונקציונליות, אלא גם את התוצאה הצפויה ותנאי השפה מפורשים. כדי להקל על כך ניתן לשמור את הפרומפטים בפורמט סטנדרטי (MDC) ולשלוח אותם תמיד ל־AI. זה שימושי במיוחד לכללי תכנות כלליים שאתה מקפיד עליהם, לדרישות הפונקציונליות והטכניות ולמבנה הפרויקט.

כלים כמו FAISS ו‑LangChain עוזרים

מוצרים כגון FAISS ו־ LangChain מציעים פתרונות לשיפור טיפול ההקשר של ה‑AI. לדוגמה, FAISS מסייע בחיפוש ושליפה יעילים של קטעי קוד רלוונטיים, בעוד LangChain מסייע בארגון קוד שנוצר על ידי AI ובשמירה על ההקשר בתוך פרויקט גדול יותר. גם כאן ניתן להקים זאת באופן מקומי באמצעות מסדי נתונים RAC.

מסקנה: מועיל, אבל עדיין לא עצמאי

בינה מלאכותית היא כלי חזק למתכנתים ויכולה לעזור בהאצת תהליכי פיתוח. עם זאת, היא עדיין אינה מסוגלת לתכנן ולבנות באופן עצמאי בסיס קוד מורכב ללא פיקוח אנושי. מתכנתים צריכים לראות בבינה מלאכותית עוזרת היכולה לאוטומט משימות ולייצר רעיונות, אך שעדיין זקוקה להנחייה ותיקון כדי להגיע לתוצאה טובה.

קח צור קשר להיעזר בה כדי להגדיר סביבת פיתוח כך שצוותים יוכלו להפיק את המיטב מסביבת העבודה ולהקדיש יותר זמן להנדסת דרישות ולעיצוב ופחות לדבאג ולכתיבת קוד.