תכנות עם סוכן AI

בינה מלאכותית (AI) שינתה באופן יסודי את הדרך שבה אנו מתכנתים. סוכני AI יכולים לייצר קוד, לבצע אופטימיזציה ואף לסייע בניפוי שגיאות. 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 מה שמכונה 'כלים' (tools) שהמודל הלשוני הגדול (LLM) יכול לקרוא להם. כלים אלה מבוססים על פרוטוקול סטנדרטי פתוח (MCP). לכן, ניתן לחבר סוכן קידוד AI לסביבת פיתוח משולבת (IDE) כמו Visual Code. ניתן 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 טיפוסים וכלי ניתוח קוד מתקדמים מסייעים באיתור ותיקון שגיאות בשלב מוקדם. הם מהווים תוספת חיונית לקוד שנוצר על ידי בינה מלאכותית כדי להבטיח את איכותו ויציבותו.

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 (פרומפטים) 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 FAISS ו LangChain מציעים פתרונות כדי לאפשר לבינה מלאכותית להתמודד טוב יותר עם הקשר. לדוגמה, FAISS מסייע בחיפוש ואחזור יעיל של מקטעי קוד רלוונטיים, בעוד ש-LangChain מסייע במבנה של קוד שנוצר על ידי בינה מלאכותית ושמירה על ההקשר בתוך פרויקט גדול יותר. אך גם כאן, ניתן להקים זאת באופן מקומי באמצעות מסדי נתונים מסוג RAC.

מסקנה: שימושי, 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.

צרו קשר צור קשר כדי לסייע בהקמת סביבת הפיתוח, כדי לעזור לצוותים להפיק את המרב מסביבת הפיתוח ולהתמקד יותר בהנדסת דרישות ועיצוב מאשר בדיבוג וכתיבת קוד.