Programozás AI-ügynökkel
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.
Sorrendezési 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 projektstruktúrával 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 MCP szerver amelybe integrálni szeretne. A modellek itt találhatók: Hugging Face.
Az IDE-bővítmények nélkülözhetetlenek
A mesterséges intelligencia (MI) által generált kód jobb kezelése érdekében a fejlesztők olyan IDE-kiterjesztéseket használhatnak, 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 MI által generált kódnak a minőség és a stabilitás biztosítása érdekében.
Az ismétlődő hibák oka: kontextus és szerep az API-kban
Az egyik fő oka annak, hogy az MI-ügynökök továbbra is ismétlik a hibákat, az az, ahogyan az MI értelmezi az API-kat. Az MI-modelleknek kontextusra és egyértelmű szerepleírásra van szükségük a hatékony kódgeneráláshoz. 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 MI-nek. Ez különösen hasznos az alkalmazott általános 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 kínálnak az MI jobb kontextuskezeléséhez. A FAISS például segít a releváns kódrészletek hatékony keresésében és lekérésében, míg a LangChain segít az MI által generált kód strukturálásában és a kontextus fenntartásában egy nagyobb projekten belül. De itt is lehetőség van helyben, RAC adatbázisok segítségével beállítani a rendszert.
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 megépítésére. A programozóknak az MI-t olyan asszisztensként kell kezelniük, amely képes automatizálni a feladatokat és ötleteket generálni, de még mindig útmutatásra és korrekcióra szorul a jó eredmény eléréséhez.
Vegye fel kapcsolat a kapcsolatot, hogy segítsünk a fejlesztési környezet kialakításában, ezzel támogatva a csapatokat abban, hogy a legtöbbet hozzák ki a fejlesztési környezetből, és a hibakeresés és kódírás helyett inkább a követelményelemzésre és a tervezésre koncentrálhassanak.
