AI Агентімен бағдарламалау

Жасанды интеллект (AI) бағдарламалау тәсілін түбегейлі өзгертті. AI агенттері код генерациялай алады, оңтайландырады және тіпті қателерді түзетуге көмектеседі. Дегенмен, AI-мен жұмыс істегенде бағдарламашылар есте сақтауы керек бірқатар шектеулер бар.

Реттеу мен қайталаудағы мәселелер

AI агенттері кодтың дұрыс реттілігімен қиналады. Мысалы, олар файлдың соңына инициализацияларды орналастырып, бұл іске қосу уақытында қателерге әкелуі мүмкін. Сонымен қатар, AI еш ойланбастан бір жоба ішінде бірдей класс немесе функцияның бірнеше нұсқасын анықтай алады, бұл қақтығыстар мен шатасуларға әкеледі.

Жад пен жоба құрылымы бар кодтау платформасы көмектеседі

Мұның шешімі – жад пен жоба құрылымдарын басқара алатын AI код платформаларын пайдалану. Бұл күрделі жобаларда біркелкілікті сақтауға көмектеседі. Өкінішке орай, бұл функциялар әрқашан бірқалыпты қолданылмайды. Нәтижесінде, AI жобаның тұтастығын жоғалтып, бағдарламалау кезінде қажетсіз қайталаулар немесе дұрыс емес тәуелділіктерді енгізуі мүмкін.

Көптеген AI кодтау платформалары үлкен тілдік модельді (LLM) шақыра алатын құралдармен жұмыс істейді. Бұл құралдар ашық стандартты протоколға (MCP) негізделген. Сондықтан Visual Code сияқты IDE-ні AI кодтау агентіне қосуға болады. Қажет болса, жергілікті жерде LLM орнатуға болады llama ollama та таңдаңыз MCP сервері интеграциялау үшін. Модельдерді мына жерден табуға болады huggingface.

IDE кеңейтімдері таптырмас

Әзірлеушілер AI арқылы жасалған кодты жақсырақ басқару үшін кодтың дұрыстығын бақылайтын IDE кеңейтімдерін пайдалана алады. Линтерлер, типтік тексеру құралдары және жетілдірілген кодты талдау құралдары сияқты құралдар қателерді ерте анықтап, түзетуге көмектеседі. Олар AI жасаған кодтың сапасы мен тұрақтылығын қамтамасыз ету үшін маңызды қосымша болып табылады.

Қайталанатын қателердің себебі: API-лердегі контекст пен рөл

AI агенттерінің қателерді қайталай беруінің негізгі себептерінің бірі – AI-дың API-ларды қалай түсіндіретінінде. Тиімді кодты генерациялау үшін AI модельдеріне контекст пен нақты рөлді сипаттау қажет. Бұл дегеніміз, сұраныстар толық болуы керек: олар тек функционалдық талаптарды ғана емес, сонымен қатар күтілетін нәтижені және шектеулі жағдайларды нақты көрсетуі керек. Мұны жеңілдету үшін сұраныстарды стандартты форматта (MDC) сақтап, AI-ға әдепкі бойынша жіберуге болады. Бұл әсіресе қолданылатын жалпы бағдарламалау ережелері, функционалдық және техникалық талаптар, сондай-ақ жобаның құрылымы үшін пайдалы.

FAISS және LangChain сияқты құралдар көмектеседі

Сияқты өнімдер FAISS және LangChain AI-дың контекстпен жақсырақ жұмыс істеуіне арналған шешімдерді ұсынады. Мысалы, FAISS тиісті код фрагменттерін тиімді іздеуге және алуға көмектеседі, ал LangChain AI жасаған кодты құрылымдауға және үлкен жобада контекстті сақтауға көмектеседі. Бірақ бұл жағдайда да, сіз оны жергілікті жерде RAC дерекқорларын пайдаланып орнатуыңызға болады.

Қорытынды: пайдалы, бірақ әлі тәуелсіз емес

ЖИ – бұл бағдарламашылар үшін қуатты құрал және әзірлеу процестерін жылдамдатуға көмектесе алады. Дегенмен, ол адамның бақылауынсыз күрделірек код базасын дербес жобалауға және құруға әлі толық қабілетті емес. Бағдарламашылар ЖИ-ді тапсырмаларды автоматтандыра алатын және идеялар тудыра алатын көмекші ретінде қарастыруы керек, бірақ жақсы нәтижеге жету үшін оған әлі де басшылық пен түзету қажет.

Байланыс байланыс әзірлеу ортасын баптап, командаларға әзірлеу ортасынан барынша пайда алуға және код жазу мен қателерді түзетуге қарағанда талаптарды инженериялау мен жобалауға көбірек уақыт бөлуге көмектесу үшін.