Programiranje s AI agentom
Umjetna inteligencija (AI) temeljito je promijenila način na koji programiramo. AI agenti mogu generirati kod, optimizirati ga, pa čak i pomoći pri otklanjanju grešaka. Ipak, postoje neka ograničenja kojih programeri moraju biti svjesni kada rade s umjetnom inteligencijom.
Problemi s redoslijedom i duplikacijom
AI agentima je teško odrediti ispravan redoslijed koda. Na primjer, mogu postaviti inicijalizacije na kraj datoteke, što uzrokuje pogreške u vremenu izvođenja. Osim toga, AI može bez oklijevanja definirati više verzija iste klase ili funkcije unutar projekta, što dovodi do sukoba i zabune.
Platforma s kodom koja pamti i ima strukturu projekta pomaže
Rješenje za to je korištenje AI platformi za kod koje mogu upravljati memorijom i strukturom projekta. To pomaže u očuvanju dosljednosti u složenim projektima. Nažalost, te se značajke ne primjenjuju uvijek dosljedno. Kao rezultat toga, AI može izgubiti koheziju projekta i uvesti neželjene duplikate ili netočne ovisnosti tijekom programiranja.
Većina AI platformi za kodiranje radi s takozvanim alatima koje veliki jezični model (LLM) može pozvati. Ti su alati temeljeni na otvorenom standardnom protokolu (MCP). Stoga je moguće povezati IDE poput Visual Codea s AI agentom za kodiranje. Opcionalno, možete lokalno postaviti LLM s llama ollame i odaberite MCP poslužitelj za integraciju. Modeli se mogu pronaći na huggingface.
IDE proširenja su neophodna
Kako bi bolje upravljali kodom generiranim pomoću umjetne inteligencije (AI), programeri mogu koristiti proširenja za IDE (Integrated Development Environment) koja nadziru ispravnost koda. Alati poput lintova, provjera tipova i naprednih alata za analizu koda pomažu u ranom otkrivanju i ispravljanju pogrešaka. Oni su ključan dodatak AI generiranom kodu kako bi se osigurala njegova kvaliteta i stabilnost.
Uzrok ponavljajućih pogrešaka: kontekst i uloga u API-jima
Jedan od glavnih razloga zašto AI agenti ponavljaju pogreške leži u načinu na koji AI tumači API-je. AI modeli trebaju kontekst i jasno definirane uloge kako bi generirali učinkovit kod. To znači da promptovi moraju biti potpuni: ne smiju sadržavati samo funkcionalne zahtjeve, već moraju eksplicitno navesti i očekivani rezultat te granične uvjete. Kako bi to olakšali, promptove možete pohraniti u standardnom formatu (MDC) i automatski ih slati AI-u. To je posebno korisno za opća pravila programiranja koja primjenjujete, kao i za funkcionalne i tehničke zahtjeve te strukturu vašeg projekta.
Alati poput FAISS-a i LangChain-a pomažu
Proizvodi poput FAISS i LangChain nude rješenja za bolje upravljanje kontekstom kod umjetne inteligencije. FAISS, na primjer, pomaže u učinkovitom pretraživanju i dohvaćanju relevantnih isječaka koda, dok LangChain pomaže u strukturiranju AI generiranog koda i održavanju konteksta unutar većeg projekta. Međutim, i ovdje možete postaviti vlastito lokalno rješenje pomoću RAC baza podataka.
Zaključak: korisno, ali još uvijek ne samostalno
Umjetna inteligencija (AI) moćan je alat za programere i može pomoći u ubrzavanju razvojnih procesa. Ipak, još uvijek nije u potpunosti sposobna samostalno dizajnirati i izgraditi složeniji kod bez ljudskog nadzora. Programeri bi AI trebali smatrati asistentom koji može automatizirati zadatke i generirati ideje, ali kojem je i dalje potrebna smjernica i ispravci kako bi se postigao dobar rezultat.
Kontaktirajte nas kako bi pomogao u postavljanju razvojnog okruženja, podržavajući timove da izvuku maksimum iz okruženja i da se više usredotoče na inženjering zahtjeva i dizajn, a manje na ispravljanje grešaka i pisanje koda.
