AI Агентімен бағдарламалау

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

Реттеу және қайталау мәселелері

AI агенттері кодтың дұрыс реттілігімен қиналады. Мысалы, олар файлдың соңына инициализацияларды орналастыра алады, бұл іске қосу уақытында қателерге әкеледі. 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 код платформасы көмектеседі

Мұның шешімі – жадын және жоба құрылымдарын басқара алатын AI код платформаларын пайдалану. Бұл күрделі жобаларда бірізділікті сақтауға көмектеседі. Өкінішке орай, бұл функциялар әрқашан бірқалыпты қолданылмайды. Нәтижесінде, AI жобаның тұтастығын жоғалтып, бағдарламалау кезінде қажетсіз көшірмелерді 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-ге AI кодтау агентін қосу мүмкін. Қажет болса, сіз жергілікті жерде LLM орнатуыңыз мүмкін лама ollama-ны таңдап, интеграция жасайтын MCP серверін таңдайсыз. NetCare жасады MCP сервері бағдарламаны отладтауға және негізгі (linux) жүйесін басқаруға көмектесу үшін. Кодты тікелей іске қосқыңыз келгенде пайдалы.
Модельдерді мына жерден табуға болады huggingface.

IDE кеңейтімдері таптырмас

Жасанды интеллект арқылы жасалған кодты жақсырақ басқару үшін әзірлеушілер кодтың дұрыстығын бақылайтын IDE кеңейтімдерін пайдалана алады. Линтерлер, типтік тексеру құралдары және жетілдірілген кодты талдау құралдары сияқты құралдар қателерді ерте анықтап, түзетуге көмектеседі. Олар сапа мен тұрақтылықты қамтамасыз ету үшін жасанды интеллект арқылы жасалған кодқа маңызды қосымша болып табылады.

Қайталанатын қателердің себебі: API-лердегі контекст және рөл

Жасанды интеллект агенттерінің қателерді қайталай беруінің негізгі себептерінің бірі - жасанды интеллект API-лерін түсіндіру тәсілінде. Тиімді кодты генерациялау үшін жасанды интеллект модельдеріне контекст пен нақты рөлді сипаттау қажет. Бұл промттардың толық болуын талап етеді: олар тек функционалдық талаптарды ғана емес, сонымен қатар күтілетін нәтижені және шектеулі шарттарды нақты көрсетуі керек. Мұны жеңілдету үшін промттарды стандартты форматта (MDC) сақтап, жасанды интеллектке стандартты түрде жіберуге болады. Бұл әсіресе қолданылатын жалпы бағдарламалау ережелері, функционалдық және техникалық талаптар, сондай-ақ жобаңыздың құрылымы үшін пайдалы.

FAISS және LangChain сияқты құралдар көмектеседі

Сияқты өнімдер FAISS және LangChain AI-ның контекстпен жақсырақ жұмыс істеуіне арналған шешімдерді ұсынады. Мысалы, FAISS тиісті код фрагменттерін тиімді іздеуге және алуға көмектеседі, ал LangChain AI арқылы жасалған кодты құрылымдауға және үлкен жобада контексті сақтауға көмектеседі. Бірақ мұнда да, қажет болса, оны RAC дерекқорларын пайдаланып, жергілікті жерде өз бетіңізше орнатуға болады.

Қорытынды: пайдалы, бірақ әлі тәуелсіз емес

Жасанды интеллект (AI) бағдарламалаушылар үшін қуатты құрал болып табылады және әзірлеу процестерін жылдамдатуға көмектесе алады. Дегенмен, ол әлі де адамның бақылауынсыз күрделірек кодты өз бетінше жобалауға және құруға қабілетті емес. Бағдарламалаушылар AI-ды тапсырмаларды автоматтандыра алатын және идеялар тудыра алатын көмекші ретінде қарастыруы керек, бірақ жақсы нәтижеге жету үшін әлі де басшылық пен түзетуді қажет етеді.

Алу байланыс әзірлеу ортасын орнатуға көмектесу, командаларға әзірлеу ортасынан барынша пайда алуға және қателерді түзету мен код жазуға қарағанда талаптарды әзірлеу мен жобалауға көбірек уақыт жұмсауға көмектесу.