AI აგენტებით პროგრამირება

ხელოვნურმა ინტელექტმა (AI) ფუნდამენტურად შეცვალა პროგრამირების წესი. AI აგენტებს შეუძლიათ კოდის გენერირება, ოპტიმიზაცია და გამართვაში დახმარებაც კი. თუმცა, არსებობს გარკვეული შეზღუდვები, რომლებიც პროგრამისტებმა უნდა გაითვალისწინონ AI-თან მუშაობისას.

თანმიმდევრობისა და დუბლირების პრობლემები

AI აგენტებს უჭირთ კოდის სწორი თანმიმდევრობის დაცვა. მაგალითად, მათ შეუძლიათ ინიციალიზაციები ფაილის ბოლოში განათავსონ, რაც დროის შეცდომებს იწვევს. გარდა ამისა, AI-ს შეუძლია პროექტში ერთი და იმავე კლასის ან ფუნქციის მრავალი ვერსიის შექმნა ყოველგვარი ყოყმანის გარეშე, რაც კონფლიქტებსა და დაბნეულობას იწვევს.

მეხსიერებისა და პროექტის სტრუქტურის მქონე კოდის პლატფორმა გვეხმარება

ამის გამოსავალია AI კოდის პლატფორმების გამოყენება, რომლებსაც შეუძლიათ მეხსიერებისა და პროექტის სტრუქტურების მართვა. ეს ხელს უწყობს სირთულეების მქონე პროექტებში თანმიმდევრულობის შენარჩუნებას. სამწუხაროდ, ეს ფუნქციები ყოველთვის თანმიმდევრულად არ გამოიყენება. ამის გამო, AI-მ შეიძლება დაკარგოს პროექტის მთლიანობა და პროგრამირებისას შემოიტანოს არასასურველი დუბლიკატები ან არასწორი დამოკიდებულებები.

ყველაზე მეტად AI კოდირების პლატფორმები მუშაობენ ე.წ. ხელსაწყოებით, რომლებსაც შეუძლიათ დიდი ენის მოდელის (LLM) გამოძახება. ეს ხელსაწყოები დაფუძნებულია ღია სტანდარტულ პროტოკოლზე (MCP). ამიტომ, შესაძლებელია Visual Code-ის მსგავსი IDE-ის დაკავშირება AI კოდირების აგენტთან. სურვილის შემთხვევაში, შეგიძლიათ ლოკალურად დააყენოთ LLM Llama-ზე და შეარჩიეთ MCP სერვერზე რომელთანაც გსურთ ინტეგრაცია. მოდელების ნახვა შეგიძლიათ Hugging Face-ზე.

IDE გაფართოებები აუცილებელია

იმისათვის, რომ უკეთ მართონ ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული კოდი, დეველოპერებს შეუძლიათ გამოიყენონ IDE გაფართოებები, რომლებიც აკონტროლებენ კოდის სისწორეს. ისეთი ხელსაწყოები, როგორიცაა ლინტერები, ტიპის შემდგენლები და კოდის მოწინავე ანალიზის ხელსაწყოები, გვეხმარება შეცდომების ადრეულ ეტაპზე აღმოჩენასა და გამოსწორებაში. ისინი წარმოადგენენ ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული კოდის აუცილებელ დამატებას ხარისხისა და სტაბილურობის უზრუნველსაყოფად.

განმეორებითი შეცდომების მიზეზი: კონტექსტი და როლი API-ებში

ერთ-ერთი მთავარი მიზეზი, რის გამოც ხელოვნური ინტელექტის აგენტები განაგრძობენ შეცდომების დაშვებას, არის ის, თუ როგორ აღიქვამს ხელოვნური ინტელექტი API-ებს. ეფექტური კოდის გენერირებისთვის ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს სჭირდებათ კონტექსტი და მკაფიო როლის აღწერა. ეს ნიშნავს, რომ მოთხოვნები (prompts) უნდა იყოს სრული: მათ უნდა შეიცავდეს არა მხოლოდ ფუნქციურ მოთხოვნებს, არამედ ექსპლიციტურად უნდა იყოს მითითებული მოსალოდნელი შედეგი და სასაზღვრო პირობები. ამის გასამარტივებლად, შეგიძლიათ შეინახოთ მოთხოვნები სტანდარტულ ფორმატში (MDC) და ნაგულისხმევად გაუგზავნოთ ხელოვნურ ინტელექტს. ეს განსაკუთრებით სასარგებლოა ზოგადი პროგრამირების წესებისთვის, რომლებსაც იყენებთ, ასევე ფუნქციური და ტექნიკური მოთხოვნებისთვის და თქვენი პროექტის სტრუქტურისთვის.

FAISS- და LangChain-ის მსგავსი ხელსაწყოები ეხმარება

პროდუქტები, როგორიცაა FAISS en LangChain გთავაზობთ გადაწყვეტილებებს, რათა ხელოვნურმა ინტელექტმა უკეთ გაუმკლავდეს კონტექსტს. მაგალითად, FAISS ეხმარება შესაბამისი კოდის ფრაგმენტების ეფექტურ ძიებასა და მოძიებაში, ხოლო LangChain ეხმარება ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული კოდის სტრუქტურირებაში და კონტექსტის შენარჩუნებაში უფრო დიდ პროექტში. თუმცა, აქაც შეგიძლიათ ადგილობრივად დააყენოთ RAC მონაცემთა ბაზების გამოყენებით.

დასკვნა: სასარგებლო, მაგრამ ჯერ არა ავტონომიური

AI არის ძლიერი ინსტრუმენტი პროგრამისტებისთვის და შეუძლია დააჩქაროს განვითარების პროცესები. თუმცა, ის ჯერ კიდევ არ არის სრულად მზად, რომ ადამიანის ჩარევის გარეშე დააპროექტოს და შექმნას უფრო რთული კოდის ბაზა. პროგრამისტებმა AI უნდა განიხილონ როგორც ასისტენტი, რომელსაც შეუძლია ამოცანების ავტომატიზაცია და იდეების გენერირება, მაგრამ რომელსაც ჯერ კიდევ სჭირდება ხელმძღვანელობა და კორექტირება კარგი შედეგის მისაღწევად.

დაქირავება კონტაქტი დაგვეხმაროს განვითარების გარემოს დაყენებაში, რათა გუნდებმა მაქსიმალურად გამოიყენონ განვითარების გარემო და მეტი დრო დაუთმონ მოთხოვნების ინჟინერიასა და დიზაინს, ვიდრე დებაგირებასა და კოდის წერას.