एआई एजेंट के साथ प्रोग्रामिंग

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) ने हमारे प्रोग्रामिंग करने के तरीके को मूल 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 प्रोग्रामरों को कुछ सीमाओं को ध्यान में रखना चाहिए।

क्रम और डुप्लीकेशन की समस्याएं

AI एजेंट कोड की सही क्रमबद्धता में कठिनाई महसूस करते हैं। उदाहरण के लिए, वे फाइल के अंत में इनिशियलाइज़ेशन रख सकते हैं, जिससे रनटाइम त्रुटियाँ हो सकती हैं। इसके अलावा, AI बिना हिचकिचाहट के एक ही क्लास या फ़ंक्शन के कई संस्करण प्रोजेक्ट में परिभाषित कर सकता है, जो संघर्ष और भ्रम पैदा करता है।

मेमोरी और प्रोजेक्ट संरचना वाला 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 प्रोजेक्ट्स में स्थिरता बनाए रखने में मदद करता है। दुर्भाग्य से, ये सुविधाएँ हमेशा निरंतर रूप से लागू नहीं होतीं। इससे AI प्रोजेक्ट की संगति खो सकता है और प्रोग्रामिंग के दौरान अवांछित डुप्लीकेशन या गलत निर्भरताएं उत्पन्न कर सकता है।

अधिकांश AI कोडिंग प्लेटफ़ॉर्म ऐसे टूल्स के साथ काम करते हैं जो बड़े भाषा मॉडल को कॉल कर सकते हैं। ये टूल्स एक खुला मानक प्रोटोकॉल (MCP) पर आधारित होते हैं। इसलिए, Visual Code जैसे IDE को AI कोडिंग एजेंट से जोड़ा जा सकता है। आप स्थानीय रूप से llama या ollama के साथ एक LLM सेटअप कर सकते हैं और एक MCP सर्वर चुन सकते हैं जिससे इंटीग्रेट किया जा सके। मॉडल huggingface पर उपलब्ध हैं।

IDE एक्सटेंशंस अनिवार्य हैं

AI-जनित कोड को बेहतर प्रबंधित करने के लिए, डेवलपर्स IDE एक्सटेंशंस का उपयोग कर सकते हैं जो कोड की शुद्धता पर नजर रखते हैं। लिन्टर्स, टाइप चेकर और उन्नत कोड विश्लेषण टूल जैसी सहायता उपकरण त्रुटियों का जल्दी पता लगाने और सुधारने में मदद करते हैं। ये AI-जनित कोड की गुणवत्ता और स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक पूरक हैं।

बार-बार होने वाली त्रुटियों का कारण: API में संदर्भ और भूमिका

AI एजेंट्स के बार-बार त्रुटियां दोहराने का एक मुख्य कारण यह है कि AI API को कैसे समझता है। AI मॉडल को प्रभावी कोड जनरेट करने के लिए संदर्भ और स्पष्ट भूमिका विवरण की आवश्यकता होती है। इसका मतलब है कि प्रॉम्प्ट पूरी तरह से होने चाहिए: उनमें केवल कार्यात्मक आवश्यकताएं नहीं, बल्कि अपेक्षित परिणाम और सीमाएं भी स्पष्ट रूप से होनी चाहिए। इसे आसान बनाने के लिए आप प्रॉम्प्ट्स को मानक प्रारूप (MDC) में सहेज सकते हैं और AI को हमेशा भेज सकते हैं। यह विशेष रूप से उन सामान्य प्रोग्रामिंग नियमों, कार्यात्मक और तकनीकी आवश्यकताओं और आपके प्रोजेक्ट की संरचना के लिए उपयोगी है जिन्हें आप अपनाते हैं।

FAISS और LangChain जैसे टूल मदद करते हैं

FAISS और LangChain जैसे उत्पाद AI को संदर्भ के साथ बेहतर काम करने में मदद करते हैं। उदाहरण के लिए, FAISS प्रासंगिक कोड स्निपेट्स को कुशलतापूर्वक खोजने और पुनः प्राप्त करने में मदद करता है, जबकि LangChain AI-जनित कोड को संरचित करने और बड़े प्रोजेक्ट में संदर्भ बनाए रखने में सहायता करता है। लेकिन आप इन्हें स्थानीय रूप से RAC डेटाबेस के साथ भी सेटअप कर सकते हैं।

निष्कर्ष: उपयोगी, लेकिन अभी स्वतंत्र नहीं

AI प्रोग्रामरों के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है और विकास प्रक्रियाओं को तेज करने में मदद कर सकता है। फिर भी, यह अभी तक बिना मानवीय नियंत्रण के एक जटिल कोडबेस को डिजाइन और निर्माण करने में सक्षम नहीं है। प्रोग्रामरों को AI को एक सहायक के रूप में देखना चाहिए जो कार्यों को स्वचालित कर सकता है और विचार उत्पन्न कर सकता है, लेकिन जो एक अच्छे परिणाम तक पहुंचने के लिए अभी भी मार्गदर्शन और सुधार की आवश्यकता रखता है।

डेवलपमेंट वातावरण सेटअप करने में मदद के लिए संपर्क करें ताकि टीमों को विकास वातावरण से अधिकतम लाभ मिल सके और वे डिबगिंग और कोड लिखने की बजाय आवश्यकताओं इंजीनियरिंग और डिजाइन पर अधिक ध्यान केंद्रित कर सकें।