एआई एजेंट के साथ प्रोग्रामिंग

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) ने प्रोग्रामिंग के तरीके को मौलिक रूप से बदल दिया है। AI एजेंट कोड उत्पन्न कर सकते हैं, उसे अनुकूलित कर सकते हैं और डिबगिंग में भी सहायता कर सकते हैं। फिर भी, AI के साथ काम करते समय प्रोग्रामर को कुछ सीमाओं को ध्यान में रखना चाहिए।

क्रम और दोहराव के साथ समस्याएँ

AI एजेंटों को कोड के सही क्रम के साथ समस्या होती है। उदाहरण के लिए, वे किसी फ़ाइल के अंत में इनिशियलाइज़ेशन रख सकते हैं, जिससे रनटाइम त्रुटियाँ होती हैं। इसके अतिरिक्त, AI किसी प्रोजेक्ट के भीतर एक ही क्लास या फ़ंक्शन के कई संस्करणों को बिना किसी हिचकिचाहट के परिभाषित कर सकता है, जिससे टकराव और भ्रम होता है।

मेमोरी और प्रोजेक्ट संरचना वाला एक कोड प्लेटफ़ॉर्म मदद करता है

इसका एक समाधान AI-कोड प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करना है जो मेमोरी और प्रोजेक्ट संरचनाओं का प्रबंधन कर सकता है। यह जटिल परियोजनाओं में स्थिरता बनाए रखने में मदद करता है। दुर्भाग्य से, इन सुविधाओं को हमेशा लगातार लागू नहीं किया जाता है। नतीजतन, AI किसी प्रोजेक्ट की सुसंगतता खो सकता है और प्रोग्रामिंग के दौरान अनपेक्षित दोहराव या गलत निर्भरताएँ पेश कर सकता है।

अधिकांश AI कोडिंग प्लेटफ़ॉर्म तथाकथित टूल के साथ काम करते हैं जिन्हें लार्ज लैंग्वेज मॉडल कॉल कर सकता है। वे टूल एक ओपन स्टैंडर्ड प्रोटोकॉल (MCP) पर आधारित हैं। इसलिए, विज़ुअल स्टूडियो कोड जैसे IDE को AI कोडिंग एजेंट से जोड़ना संभव है। वैकल्पिक रूप से, आप स्थानीय रूप से llama या ollama के साथ एक LLM सेट कर सकते हैं और एकीकृत करने के लिए MCP सर्वर चुन सकते हैं। मॉडल huggingface पर पाए जा सकते हैं।

IDE एक्सटेंशन अनिवार्य हैं

AI-जनित कोड को बेहतर ढंग से प्रबंधित करने के लिए, डेवलपर्स IDE एक्सटेंशन का उपयोग कर सकते हैं जो कोड की शुद्धता की निगरानी करते हैं। लिंटर्स, टाइप चेकर्स और उन्नत कोड विश्लेषण टूल जैसे उपकरण त्रुटियों को जल्दी पहचानने और ठीक करने में मदद करते हैं। वे गुणवत्ता और स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए AI-जनित कोड के लिए एक आवश्यक पूरक हैं।

दोहराए जाने वाली त्रुटियों का कारण: API में संदर्भ और भूमिका

AI एजेंटों द्वारा त्रुटियों को दोहराते रहने के मुख्य कारणों में से एक यह है कि AI API की व्याख्या कैसे करता है। प्रभावी कोड उत्पन्न करने के लिए AI मॉडल को संदर्भ और एक स्पष्ट भूमिका विवरण की आवश्यकता होती है। इसका मतलब है कि प्रॉम्प्ट पूर्ण होने चाहिए: उनमें न केवल कार्यात्मक आवश्यकताएं शामिल होनी चाहिए, बल्कि अपेक्षित परिणाम और किनारे के मामलों को भी स्पष्ट रूप से बताना चाहिए। इसे आसान बनाने के लिए, आप प्रॉम्प्ट को मानक प्रारूप (MDC) में सहेज सकते हैं और उन्हें AI को मानक रूप से भेज सकते हैं। यह विशेष रूप से आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले सामान्य प्रोग्रामिंग नियमों और आपके प्रोजेक्ट की कार्यात्मक और तकनीकी आवश्यकताओं और संरचना के लिए उपयोगी है।

FAISS और LangChain जैसे टूल मदद करते हैं

FAISS और LangChain जैसे उत्पाद AI को संदर्भ के साथ बेहतर ढंग से निपटने के समाधान प्रदान करते हैं। उदाहरण के लिए, FAISS प्रासंगिक कोड स्निपेट की कुशलतापूर्वक खोज और पुनर्प्राप्ति में मदद करता है, जबकि LangChain AI-जनित कोड को संरचित करने और बड़े प्रोजेक्ट के भीतर संदर्भ बनाए रखने में मदद करता है। लेकिन यहां भी, आप इसे RAC डेटाबेस के साथ स्थानीय रूप से सेट कर सकते हैं।

निष्कर्ष: उपयोगी, लेकिन अभी तक स्वतंत्र नहीं

AI प्रोग्रामर के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है और विकास प्रक्रियाओं को गति देने में मदद कर सकता है। फिर भी, यह अभी तक मानव नियंत्रण के बिना अधिक जटिल कोडबेस को स्वतंत्र रूप से डिजाइन और बनाने में सक्षम नहीं है। प्रोग्रामर को AI को एक सहायक के रूप में देखना चाहिए जो कार्यों को स्वचालित कर सकता है और विचार उत्पन्न कर सकता है, लेकिन जिसे अभी भी अच्छे परिणाम प्राप्त करने के लिए मार्गदर्शन और सुधार की आवश्यकता है।

डेवलपमेंट वातावरण स्थापित करने में मदद करने के लिए संपर्क करें ताकि टीमें डेवलपमेंट वातावरण का अधिकतम लाभ उठा सकें और डिबगिंग और कोड लिखने के बजाय आवश्यकताओं इंजीनियरिंग और डिजाइन पर अधिक ध्यान केंद्रित कर सकें।