एक AI एजेंट के साथ प्रोग्रामिंग

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) ने हमारे प्रोग्रामिंग के तरीके को मौलिक रूप से बदल दिया है। AI एजेंट कोड जनरेट कर सकते हैं, उसे ऑप्टिमाइज़ कर सकते हैं और यहां तक कि डिबगिंग में भी मदद कर सकते हैं। फिर भी, AI के साथ काम करते समय प्रोग्रामर को कुछ सीमाओं को ध्यान में रखना चाहिए।

क्रम और दोहराव की समस्याएँ

AI एजेंटों को कोड के सही क्रम में कठिनाई होती है। उदाहरण के लिए, वे फ़ाइल के अंत में इनिशियलाइज़ेशन रख सकते हैं, जिससे रनटाइम त्रुटियाँ होती हैं। इसके अतिरिक्त, AI बिना किसी हिचकिचाहट के एक ही क्लास या फ़ंक्शन के कई संस्करणों को एक प्रोजेक्ट के भीतर परिभाषित कर सकता है, जिससे टकराव और भ्रम पैदा 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 को प्रबंधित कर सकते हैं। यह जटिल परियोजनाओं में निरंतरता बनाए रखने में मदद करता है। दुर्भाग्य से, इन सुविधाओं को हमेशा लगातार लागू नहीं किया जाता है। इसके परिणामस्वरूप AI एक प्रोजेक्ट की संगति खो सकता है और प्रोग्रामिंग के दौरान अवांछित दोहराव या गलत निर्भरताएँ पेश कर सकता है।

अधिकांश AI कोडिंग प्लेटफ़ॉर्म तथाकथित टूल के साथ काम करते हैं जिन्हें बड़े भाषा मॉडल द्वारा बुलाया जा सकता है। ये टूल एक खुले मानक प्रोटोकॉल (MCP) पर आधारित हैं। इसलिए, Visual Code जैसे IDE को AI कोडिंग एजेंट से जोड़ना भी संभव है। आप चाहें तो llama या ollama के साथ स्थानीय रूप से एक LLM स्थापित कर सकते हैं और एकीकृत करने के लिए एक MCP सर्वर चुन सकते हैं। मॉडल huggingface पर पाए जा सकते हैं।

IDE एक्सटेंशन अपरिहार्य हैं

AI-जनरेटेड 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 का जल्द पता लगाने और उन्हें ठीक करने में मदद करते हैं। वे गुणवत्ता और स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए AI-जनरेटेड कोड के लिए एक आवश्यक पूरक हैं।

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

AI एजेंटों द्वारा त्रुटियों को दोहराने का एक मुख्य कारण यह है कि AI API की व्याख्या कैसे करते हैं। AI मॉडल को प्रभावी कोड जनरेट करने के लिए संदर्भ और एक स्पष्ट भूमिका विवरण की आवश्यकता होती है। इसका मतलब है कि प्रॉम्प्ट पूरी तरह से होने चाहिए: उनमें न केवल कार्यात्मक आवश्यकताएं होनी चाहिए, बल्कि अपेक्षित परिणाम और बाधाओं 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 उन सामान्य प्रोग्रामिंग नियमों के लिए उपयोगी है जिनका आप उपयोग करते हैं और आपकी परियोजना की कार्यात्मक और तकनीकी आवश्यकताएं और संरचना।

FAISS और LangChain जैसे उपकरण मदद करते हैं

FAISS और LangChain जैसे उत्पाद AI को संदर्भ के साथ बेहतर ढंग से निपटने के लिए समाधान प्रदान करते हैं। उदाहरण के लिए, FAISS प्रासंगिक कोड स्निपेट्स को कुशलतापूर्वक खोजने और पुनः प्राप्त करने में मदद करता है, जबकि LangChain AI-जनरेटेड कोड को संरचित करने और एक बड़ी परियोजना के भीतर संदर्भ बनाए रखने में मदद करता है। लेकिन यहां भी, आप चाहें तो RAC डेटाबेस के साथ इसे स्थानीय रूप से स्वयं स्थापित कर सकते हैं।

निष्कर्ष: उपयोगी, लेकिन अभी तक स्वतंत्र नहीं

AI प्रोग्रामर के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है और विकास प्रक्रियाओं को तेज करने में मदद कर सकता है। फिर भी, यह अभी भी मानव नियंत्रण के बिना एक जटिल कोडबेस को स्वतंत्र रूप से डिजाइन और निर्माण करने में सक्षम नहीं है। प्रोग्रामर को AI को एक सहायक के रूप में मानना 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।

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