Programozás AI ügynökkel
A mesterséges intelligencia (MI) alapjaiban változtatta meg a programozás módját. Az MI-ügynökök képesek kódot generálni, optimalizálni, sőt segíteni a hibakeresésben is. Ugyanakkor vannak korlátok, amelyeket a fejlesztőknek szem előtt kell tartaniuk az MI-vel végzett munkánál.
Problémák sorrenddel és duplikációval
Az MI-ügynököknek nehézséget okoz a kód helyes sorrendjének betartása. Például előfordulhat, hogy inicializációkat a fájl végére helyeznek, ami futásidejű hibákat eredményez. Emellett az MI habozás nélkül definiálhat egy projektben több verziót ugyanazon osztályból vagy függvényből, ami konfliktusokhoz és zavarhoz vezet.
Egy memória- és projektstruktúrával rendelkező kódszolgáltatás segít
Egy megoldás az olyan MI-kódplatformok használata, amelyek képesek kezelni a memóriát és a projektstruktúrákat. Ez segít a következetesség megőrzésében összetett projektek esetén. Sajnos ezeket a funkciókat nem mindig alkalmazzák következetesen. Ennek következtében előfordulhat, hogy az MI elveszíti a projekt összefüggéseit és nem kívánt duplikációkat vagy hibás függőségeket vezet be a programozás során.
A legtöbb MI-kódolási platform ún. eszközökkel működik, amelyek képesek meghívni a nagy nyelvi modellt. Ezek az eszközök egy nyílt szabványos protokollon (MCP) alapulnak. Így lehetséges egy IDE-hez, például a Visual Code-hoz egy MI-kódügynököt csatlakoztatni. Esetleg lokálisan is beállíthatsz egy LLM-et llama vagy ollama-t, és kiválaszthatsz egy MCP szervert az integrációhoz. A NetCare készített egy MCP-szerver eszközt, amely segít a hibakeresésben és az alatta lévő (Linux) rendszer kezelésében. Hasznos, ha közvetlenül élőben szeretnéd telepíteni a kódot.
Modellek megtalálhatók itt: huggingface.
IDE-bővítmények nélkülözhetetlenek
Az MI által generált kód jobb kezelése érdekében a fejlesztők használhatnak IDE-bővítményeket, amelyek ellenőrzik a kód helyességét. Olyan eszközök, mint a linterek, típusellenőrzők és fejlett kódelemző eszközök segítenek a hibák korai felismerésében és javításában. Ezek alapvető kiegészítők az MI-által generált kód minőségének és stabilitásának biztosításához.
Ismétlődő hibák oka: kontextus és szerepek az API-kban
Az egyik fő ok, amiért az MI-ügynökök ismétlik a hibákat, az az MI API-k értelmezésének módjában rejlik. Az MI-modelleknek szükségük van kontextusra és egyértelmű szerepleírásra ahhoz, hogy hatékony kódot generáljanak. Ez azt jelenti, hogy a promptoknak teljes körűnek kell lenniük: nemcsak a funkcionális követelményeket kell tartalmazniuk, hanem egyértelműen meg kell határozniuk a várt eredményt és a keretfeltételeket is. Ennek megkönnyítésére a promptokat szabványos formátumban (MDC) tárolhatod és alapértelmezettként elküldheted az MI-nek. Ez különösen hasznos az általános programozási szabályok, a funkcionális és technikai követelmények, valamint a projekt struktúrájának egységes alkalmazásához.
Olyan eszközök, mint a FAISS és a LangChain, segítenek
Termékek, mint például FAISS és LangChain megoldásokat kínálnak az AI jobb kontextuskezeléséhez. A FAISS például hatékonyan segít releváns kódrészletek keresésében és előhívásában, míg a LangChain támogatja az AI által generált kód strukturálását és a kontextus megtartását egy nagyobb projektben. Ugyanakkor ezt helyileg is felállíthatod RAC-adatbázisokkal.
Következtetés: hasznos, de még nem önálló
Az AI erőteljes eszköz a programozók számára, és felgyorsíthatja a fejlesztési folyamatokat. Mégsem képes önállóan megtervezni és felépíteni egy összetettebb kódbázist emberi felügyelet nélkül. A programozóknak az AI-t asszisztensként kell kezelniük, amely feladatokat automatizál és ötleteket generál, de továbbra is iránymutatásra és javításra van szüksége ahhoz, hogy jó eredmény szülessen.
Vegye fel kapcsolat segítséget a fejlesztési környezet beállításához, hogy a csapatok a lehető legtöbbet hozhassák ki a környezetből, és több időt töltsenek követelménykezeléssel és tervezéssel, kevesebbet hibakereséssel és kódírással.
