תכנות עם סוכן בינה מלאכותית

בינה מלאכותית (AI) שינתה באופן יסודי את הדרך בה אנו מתכנתים. סוכני בינה מלאכותית יכולים לייצר קוד, לבצע אופטימיזציה ואף לסייע בניפוי שגיאות. עם זאת, ישנן מספר מגבלות שמתכנתים צריכים לקחת בחשבון בעת עבודה עם בינה מלאכותית.

בעיות סדר וכפילויות

לסוכני בינה מלאכותית יש קושי בשמירה על סדר נכון של הקוד. לדוגמה, הם עלולים למקם אתחולים בסוף קובץ, מה שגורם לשגיאות זמן ריצה. בנוסף, בינה מלאכותית עלולה להגדיר ללא היסוס גרסאות מרובות 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 בינה מלאכותית שיכולות לנהל זיכרון ומבני פרויקט. זה מסייע בשמירה על עקביות בפרויקטים מורכבים. למרבה הצער, פונקציות אלו אינן מיושמות תמיד באופן עקבי. כתוצאה מכך, ייתכן שהבינה המלאכותית תאבד את הלכידות של הפרויקט ותכניס כפילויות לא רצויות או תלויות שגויות במהלך התכנות.

רוב פלטפורמות הקידוד מבוססות הבינה המלאכותית פועלות באמצעות כלים המאפשרים לקרוא למודל השפה הגדול (LLM). כלים אלה מבוססים על פרוטוקול סטנדרטי פתוח (MCP). לכן, ניתן לחבר סוכן קידוד מבוסס בינה מלאכותית לסביבת פיתוח משולבת (IDE) כמו Visual Code. אפשר גם להקים LLM מקומי עם לאמה של אולאמה ובחר שרת MCP להתממשק איתו. נט-קר יצרה שרת MCP כדי לסייע בניפוי באגים ובניהול מערכת הלינוקס הבסיסית. שימושי כאשר רוצים להעלות את הקוד ישירות לאוויר.
ניתן למצוא מודלים ב- Hugging Face.

הרחבות IDE הן הכרחיות

כדי לנהל טוב יותר קוד שנוצר על ידי בינה מלאכותית, מפתחים יכולים להשתמש בהרחבות IDE המפקחות 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.

הגורם לטעויות חוזרות: 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 לציין 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 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 (Retrieval-Augmented Generation).

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 בסיס קוד מורכב יותר באופן עצמאי ללא פיקוח אנושי. מתכנתים צריכים להתייחס לבינה מלאכותית כאל עוזר שיכול לבצע אוטומציה של משימות ולייצר רעיונות, אך עדיין זקוק להכוונה ותיקון כדי להגיע לתוצאה טובה.

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