პროგრამირება AI აგენტთან ერთად
ხელოვნურმა ინტელექტმა (AI) საფუძვლიანად შეცვალა პროგრამირების მიდგომები. AI-აგენტები قادر هستند კოდის გენერირებაზე, ოპტიმიზაციაზე და თუნდაც ხაზების დაფიქსირებაში დახმარებაზე. მიუხედავად ამისა, არსებობს შეზღუდვები, რომლებსაც პროგრამისტებმა AI–სთან მუშაობის დროს უნდა უნდა აყურად.
სიმრავლისა და ნმაგმების პრობლემები
AI-აგენტებს უჭირთ კოდის სწორი თანმიმდევრობის დაცვა. ისინი, მაგალითად, შეიძლება დააწყონ ინიციალიზაციები ფაილის ბოლოში, რაც runtime-შეუთავსებლობებს იწვევს. ასევე AI უყოყმანოდ შეუძლია ერთ პროექტში ერთი და იგივე კლასი ან ფუნქციის მრავალი ვერსიის განსაზღვრა, რაც კონფლიქტებსა და უთანხმოებებს იწვევს.
კოდის პლატფორმა მეხსიერებით და პროექტის სტრუქტურით ეხმარება
მომჩნა გამოსავალია ისეთი AI-ს კოდინგ პლატფორმების გამოყენება, რომლებიც ახდენენ მეხსიერების და პროექტის სტრუქტურის მართვას. ეს ხელს უწყობს კონსისტენციის შენარჩუნებას რთულ პროექტებში. სამთავრობოდ, ეს ფუნქციები ყოველთვის არაა თანმიმდევრული, რის გამოც AI შეიძლება მოიშოროს პროექტის ერთიანობა და შემოიტანოს არასასურველი დუბლიკაციები ან არასწორი დამოკიდებულებები პროგრამირების პროცესში.
უმრავლესობა AI კოდინგ პლატფორმებისა იყენებს sogenannten tools-ს, რომლებსაც large language model-ს შეუძლია დაუძახოს. ამ tools-ები დაფუძნებულია ღია სტანდარტულ პროტოკოლზე (MCP). შესაძლებელია IDE-ის, როგორებიცაა Visual Code, დაკავშირება AI coding agent-თან. მოთხოვნისამებრ შეგიძლიათ ადგილობრივად დააყენოთ LLM llama ან ollama და აირჩიოთ MCP სერვერი ინტეგრაციისთვის. NetCare-ს აქვს MCP სერვერი შექმნილი, რათა დაეხმაროს დებაგინგში და ქვემდგომი (Linux) სისტემის მართვაში. ეს მოსახერხებელია, როცა გსურთ კოდის პირდაპირ გამოშვება.
მოდელებია ხელმისაწვდომი შემდეგზე huggingface.
IDE გაგრძელებები აუცილებელია
AI-ს მიერ გენერირებული კოდის უკეთესი მართვისთვის, დეველოპერები mogu გამოიყენონ IDE გაფართოებები, რომლებიც აკონტროლებენ კოდის სისწორეს. ხელსაწყოები, როგორიცაა линტერები, ტიპების შემოწმებლები და მოწინავე კოდ-ანალიზის ტულები, ეხმარებიან შეცდომების ადრეულ აღმოჩენასა და გამოსწორებაში. ისინი მნიშვნელოვანია AI-გერნერირებული კოდის ხარისხისა და სტაბილურობის უზრუნველსაყოფად.
მიავდების მიზეზი: კონტექსტი და როლი API-ებში
ერთ-ერთი მთავარია მიზეზი, რის გამოც AI-აგენტები შეცდომებს განაახლებენ, არის API-ების ინტერპრეტაციის გზა. AI-მოდელებს სჭირდებათ კონტექსტი და მკაფიო როლის აღწერა ეფექტური კოდის გენერაციისთვის. ეს ნიშნავს, რომ პრომპტები უნდა იყვნენ სრულყოფილი: არ უნდა შეიცავდნენ მხოლოდ ფუნქციურ მოთხოვნებს, არამედ უნდა განისაზღვროს იპროექტის მოუთხოვნელი შედეგი და საზღვრები. 이를 გამარტივებლად შეგიძლია პრომპტები შეინახო სტანდარტულ ფორმატში (MDC) და გააგზავნო AI-ს როგორც სტანდარტული. ეს განსაკუთრებით გამოსადეგია საერთო კოდირების წესების, ფუნქციურ და ტექნიკურ მოთხოვნათა და პროექტის სტრუქტურისათვის.
OAგნ სახელისქვივაზები, როგორიცაა FAISS და LangChain, ეხმარებიან
პროდუქტები, როგორებიცაა FAISS და LangChain თავდებიან გადაწყვეტებს, რომლებიც ეხმარება AI-ს კონტექსტთან უკეთ ურთიერთობაში. მაგალითად, FAISS უზრუნველყოფს ეფექტურ მოსიარულეობასა და შესაბამისი კოდების მოძიებას, ხოლო LangChain ეხმარება AI-ის მიერ გენერირებული კოდის სტრუქტურირებას და კონტექსტის შენარჩუნებას უფრო დიდ პროექტში. თუმცა, ასევე შესაძლებელია ამის ადგილობრივი დაყენება RAC მონაცემთა ბაზების გამოყენებით.
დასკვნა: სასარგებლოა, მაგრამ ჯერ არ არის დამოუკიდებელი
AI ძლიერი ხელსაწყოა პროგრამისტებისთვის და შეუძლია განვითარების პროცესების გამოთავლება. მიუხედავად ამისა, ის ჯერ კიდევ არ შეუძლია დამოუკიდებლად რთული კოდის ბაზის შექმნა და დამუშავება ადამიანის ზედამხედველობის გარეშე. პროგრამისტებმა AI უნდა აღიქვან როგორც ასისტენტი, რომელიც ავტომატიზაციას ახდენს და იდეებს ქმნის, მაგრამ რომელიც კვლავ საჭიროებს მიმართულებასა და კორექტირებას კარგი შედეგისთვის.
მიიღეთ კონტაქტი დახმარებისთვის, დააინსტალირეთ განვითარების გარემო ისე, რომ გუნდებმა მაქსიმუმი გამოიყენონ გარემოდან და მეტი დრო გაატარონ მოთხოვნების ინჟინერიითა და დიზაინით, ვიდრე დებაგით და კოდის დაწერით.
