Programiranje s AI agentom
Umjetna inteligencija (AI) temeljito je promijenila način na koji programiramo. AI-agenti mogu generirati kod, optimizirati ga i čak pomoći pri ispravljanju pogrešaka. Ipak, postoje ograničenja koja programeri trebaju imati na umu pri radu s AI-jem.
Problemi s redoslijedom i dupliciranjem
AI-agentima predstavlja izazov ispravni redoslijed koda. Na primjer, mogu smjestiti inicijalizacije na kraj datoteke, što uzrokuje pogreške pri izvođenju. Također AI može bez oklijevanja definirati više verzija iste klase ili funkcije u projektu, što dovodi do konflikata i zabune.
Platforma za kodiranje s memorijom i strukturom projekta pomaže
Rješenje za to je korištenje AI-platformi za kodiranje koje mogu upravljati memorijom i strukturom projekta. To pomaže održati konzistentnost u složenim projektima. Nažalost, te se funkcije ne primjenjuju uvijek dosljedno. Zbog toga se može dogoditi da AI izgubi koherentnost projekta i uvede neželjene duplicirane elemente ili netočne ovisnosti tijekom programiranja.
Većina AI-platformi za kodiranje radi s takozvanim alatima koje large language model može pozvati. Ti su alati zasnovani na otvorenom standardnom protokolu (MCP). Moguće je povezati AI coding agenta s IDE-om poput Visual Codea. Dodatno, možete postaviti LLM lokalno s llama ili ollama i odabrati MCP poslužitelj za integraciju. NetCare je napravio MCP poslužitelj kako bi pomogao pri otklanjanju pogrešaka i upravljanju osnovnim (Linux) sustavom. Pogodno ako želite odmah postaviti kod u produkciju.
Modeli se mogu pronaći na huggingface.
Proširenja za IDE su neizostavna
Da bi se bolje upravljalo AI-generiranim kodom, razvojni inženjeri mogu koristiti IDE-produžetke koji nadgledaju ispravnost koda. Alati poput lintera, provjere tipova i naprednih alata za analizu koda pomažu u otkrivanju i ispravljanju pogrešaka u ranoj fazi. Oni čine bitan dodatak AI-generiranom kodu kako bi se osigurala kvaliteta i stabilnost.
Uzrok ponavljajućih pogrešaka: kontekst i uloga u API-jevima
Jedan od glavnih razloga zašto AI-agenti ponavljaju pogreške leži u načinu na koji interpretiraju AI API-je. AI modeli trebaju kontekst i jasnu ulogu kako bi generirali učinkovit kod. To znači da promptovi moraju biti potpuni: ne trebaju sadržavati samo funkcionalne zahtjeve, već i očekivani rezultat i rubne uvjete izričito navesti. Kako biste to olakšali, možete promptove pohraniti u standardnom formatu (MDC) i uvijek ih slati AI-ju. To je posebno korisno za opća pravila programiranja koja primjenjujete te za funkcionalne i tehničke zahtjeve i strukturu vašeg projekta.
Alati poput FAISS-a i LangChain-a pomažu
Proizvodi poput FAISS i LangChain pomažu AI-ju da bolje rukuje kontekstom. FAISS, na primjer, pomaže učinkovito pretraživati i dohvaćati relevantne fragmente koda, dok LangChain pomaže strukturirati AI-generirani kod i očuvati kontekst unutar većeg projekta. Također, to možete postaviti i lokalno koristeći RAC baze podataka.
Zaključak: korisno, ali još nije samostalno
AI je moćan alat za programere i može pomoći ubrzavanju procesa razvoja. Ipak, još uvijek nije sposoban samostalno dizajnirati i izgraditi složeniji kodni bazen bez ljudske kontrole. Programeri trebaju smatrati AI pomoćnikom koji može automatizirati zadatke i generirati ideje, ali koji i dalje zahtijeva nadzor i ispravke kako bi se postigao dobar rezultat.
Preuzmite kontakt da pomogne postaviti razvojno okruženje kako bi timovima omogućio da izvuku maksimum iz alata i više se bave inženjeringom zahtjeva i dizajnom nego otklanjanjem pogrešaka i pisanjem koda.
