პროგრამირება AI აგენტის გამოყენებით
ხელოვნურმა ინტელექტმა (AI) ფუნდამენტურად შეცვალა პროგრამირების წესი. AI აგენტებს შეუძლიათ კოდის გენერირება, ოპტიმიზაცია და დებაგინგშიც კი დახმარება. მიუხედავად ამისა, 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 ბოლოს განათავსონ, რაც დროის შესრულების შეცდომებს იწვევს. გარდა ამისა, AI-ს შეუძლია პროექტში ერთი და იმავე კლასის ან ფუნქციის მრავალი ვერსიის განსაზღვრა 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, შესაძლებელია, რომ AI-მ დაკარგოს პროექტის მთლიანობა და პროგრამირებისას შემოიტანოს არასასურველი დუბლიკატები ან არასწორი დამოკიდებულებები.
ყველაზე მეტი 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 ლამა და აირჩიეთ MCP სერვერი ინტეგრაციისთვის. NetCare-მა შექმნა MCP სერვერი ის, რომელიც დაგეხმარებათ გამართვაში და ძირითადი (linux) სისტემის მართვაში. სასარგებლოა, თუ გსურთ კოდის დაუყოვნებლივ გაშვება.
მოდელების ნახვა შეგიძლიათ huggingface.
IDE გაფართოებები აუცილებელია
ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული კოდის უკეთ სამართავად, დეველოპერებს შეუძლიათ გამოიყენონ IDE გაფართოებები, რომლებიც აკონტროლებენ კოდის სისწორეს. ისეთი ხელსაწყოები, როგორიცაა ლინტერები, ტიპების შემოწმება და კოდის ანალიზის მოწინავე ხელსაწყოები, გვეხმარება შეცდომების ადრეულ ეტაპზე აღმოჩენასა და გამოსწორებაში. ისინი წარმოადგენენ ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული კოდის აუცილებელ დამატებას ხარისხისა და სტაბილურობის უზრუნველსაყოფად.
განმეორებადი შეცდომების მიზეზი: კონტექსტი და როლი API-ებში
ერთ-ერთი მთავარი მიზეზი, რის გამოც ხელოვნური ინტელექტის აგენტები განაგრძობენ შეცდომების გამეორებას, არის ის, თუ როგორ ინტერპრეტირებენ ხელოვნური ინტელექტის API-ებს. ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს სჭირდებათ კონტექსტი და მკაფიო როლის აღწერა ეფექტური კოდის გენერირებისთვის. 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 თქვენი პროექტის ფუნქციური და ტექნიკური მოთხოვნებისა და სტრუქტურისთვის.
FAISS-ისა და LangChain-ის მსგავსი ხელსაწყოები გვეხმარება
პროდუქტები, როგორიცაა FAISS და LangChain სთავაზობენ გადაწყვეტილებებს, რათა ხელოვნურმა ინტელექტმა უკეთ გაუმკლავდეს კონტექსტს. მაგალითად, FAISS ეხმარება შესაბამისი კოდის ფრაგმენტების ეფექტურ ძიებასა და ამოღებაში, ხოლო LangChain ეხმარება ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული კოდის სტრუქტურირებაში და კონტექსტის შენარჩუნებაში უფრო დიდ პროექტში. მაგრამ აქაც, თქვენ შეგიძლიათ ეს თავად დააყენოთ ლოკალურად RAC მონაცემთა ბაზებით.
დასკვნა: სასარგებლოა, მაგრამ ჯერ კიდევ არა ავტონომიური
ხელოვნური ინტელექტი არის ძლიერი ინსტრუმენტი პროგრამისტებისთვის და შეუძლია დააჩქაროს განვითარების პროცესები. მიუხედავად ამისა, ის ჯერ კიდევ არ არის სრულად უნარიანი, რომ ადამიანის კონტროლის გარეშე დააპროექტოს და შექმნას უფრო რთული კოდის ბაზა. პროგრამისტებმა ხელოვნური ინტელექტი უნდა განიხილონ, როგორც ასისტენტი, რომელსაც შეუძლია ამოცანების ავტომატიზაცია და იდეების გენერირება, მაგრამ რომელსაც ჯერ კიდევ სჭირდება ხელმძღვანელობა და კორექტირება კარგი შედეგის მისაღწევად.
აიღეთ კონტაქტი რათა დაგეხმაროთ განვითარების გარემოს დაყენებაში, გუნდებს დაეხმაროთ განვითარების გარემოს მაქსიმალურად გამოყენებაში და მეტი დრო დაუთმონ მოთხოვნების ინჟინერიასა და დიზაინს, ვიდრე გამართვასა და კოდის წერას.
