תכנות עם סוכן בינה מלאכותית

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

בעיות סדר וכפילויות

לסוכני AI יש קושי בשמירה על הסדר הנכון 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 עוזרת

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 שיכולים לקרוא למודל 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 לאמה של Ollama ובחר שרת MCP להתממשק איתו. ל-NetCare יש שרת MCP שנועד לסייע בניפוי שגיאות 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 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 את איכותו ויציבותו.

מקורן של שגיאות חוזרות: הקשר ותפקיד בממשקי API

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 מסייעים

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 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: 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.

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