AI-ügynökkel történő programozás
A mesterséges intelligencia (MI) alapvetően megváltoztatta a programozás módját. Az MI-ügynökök képesek kódot generálni, optimalizálni, sőt a hibakeresésben is segíteni. Ennek ellenére vannak bizonyos korlátok, amelyekre a programozóknak figyelemmel kell lenniük az MI-vel való munka során.
Sorrendi és duplikációs problémák
Az MI-ügynököknek nehézséget okoz a kód helyes sorrendjének fenntartása. Például a inicializálásokat a fájl végére helyezhetik, ami futásidejű hibákat okoz. Ezenkívül az MI habozás nélkül több verziót is definiálhat ugyanabból az osztályból vagy függvényből egy projekten belül, ami konfliktusokhoz és zavarokhoz vezet.
Egy kódplatform memória- és projektszerkezettel segít
Ennek megoldása lehet olyan MI-kódplatformok használata, amelyek képesek kezelni a memóriát és a projektstruktúrákat. Ez segít fenntartani a konzisztenciát összetett projektekben. Sajnos ezeket a funkciókat nem mindig alkalmazzák következetesen. Emiatt előfordulhat, hogy az MI elveszíti a projekt kohézióját, és programozás közben nem kívánt duplikációkat vagy helytelen függőségeket vezet be.
A legtöbb MI kódolási platform az úgynevezett „eszközökkel” működik, amelyeket a nagyméretű nyelvi modell (LLM) hívhat. Ezek az eszközök egy nyílt szabványú protokollon (MCP) alapulnak. Lehetséges tehát egy olyan MI kódoló ügynököt csatlakoztatni egy IDE-hez, mint a Visual Code. Esetleg helyben is beállítható egy LLM a következővel llama az ollama közül, és válasszon egy integrálandó MCP szervert. A NetCare létrehozott egy MCP szerver eszközt a hibakereséshez és a mögöttes (linux) rendszer kezeléséhez. Hasznos, ha közvetlenül élőben szeretné futtatni a kódot.
Modellek itt találhatók: huggingface.
Az IDE-bővítmények nélkülözhetetlenek
A fejlesztők az IDE-kiterjesztések segítségével jobban kezelhetik az AI által generált kódot, amelyek felügyelik a kód helyességét. Az olyan eszközök, mint a linterek, típusellenőrzők és fejlett kódanalizátorok segítenek a hibák korai felismerésében és javításában. Ezek elengedhetetlen kiegészítői az AI által generált kódnak a minőség és a stabilitás biztosítása érdekében.
Ismétlődő hibák oka: kontextus és szerep az API-kban
Az egyik fő oka annak, hogy az AI-ügynökök továbbra is hibákat ismételnek, az az, ahogyan az AI értelmezi az API-kat. Az AI-modelleknek kontextusra és egyértelmű szerepleírásra van szükségük a hatékony kód generálásához. Ez azt jelenti, hogy a promptoknak teljesnek kell lenniük: nemcsak a funkcionális követelményeket kell tartalmazniuk, hanem explicit módon meg kell határozniuk a várt eredményt és a feltételeket is. Ennek megkönnyítése érdekében a promptokat szabványos formátumban (MDC) tárolhatja, és alapértelmezés szerint elküldheti az AI-nak. Ez különösen hasznos az általánosan alkalmazott programozási szabályok, valamint a projekt funkcionális és műszaki követelményei és struktúrája szempontjából.
Az olyan eszközök, mint a FAISS és a LangChain segítenek
Olyan termékek, mint a FAISS és LangChain megoldásokat kínálunk az AI számára, hogy jobban kezelje a kontextust. A FAISS például segíti a releváns kódrészletek hatékony keresését és lekérdezését, míg a LangChain segít az AI által generált kód strukturálásában és a kontextus megőrzésében egy nagyobb projekten belül. De itt is lehetőség van arra, hogy helyben, saját magad állíts fel RAC adatbázisokat.
Konklúzió: hasznos, de még nem önálló
Az MI egy hatékony eszköz a programozók számára, és segíthet a fejlesztési folyamatok felgyorsításában. Azonban még nem igazán képes önállóan, emberi felügyelet nélkül komplexebb kódbázis tervezésére és felépítésére. A programozóknak az MI-t asszisztensként kell kezelniük, amely képes automatizálni a feladatokat és ötleteket generálni, de még mindig útmutatásra és korrekcióra szorul a jó eredmény eléréséhez.
Vegyél kapcsolat a fejlesztési környezet kialakításában, hogy a csapatok a legtöbbet hozzák ki belőle, és a hibakeresés és kódírás helyett inkább a követelmény-mérnökséggel és a tervezéssel foglalkozzanak.
