AI агентімен бағдарламалау
Жасанды интеллект (AI) бағдарламалау тәсілімізді түбегейлі өзгертті. AI агенттері кодты генерациялай алады, оңтайландыра алады және тіпті күйді жоюда (debugging) көмектесе алады. Дегенмен, AI-пен жұмыс істегенде әзірлеушілер есте ұстауы керек бірнеше шектеулер бар.
Рет пен қайталанумен байланысты мәселелер
AI агенттерінің кодтың дұрыс ретін анықтауда қиындығы болады. Мысалы, олар инициализацияларды файлдың соңына қоюы мүмкін, бұл орындау уақытындағы қателерге әкеп соқтырады. Сонымен қатар, AI жоба ішінде бірдей кластың немесе функцияның бірнеше нұсқаларын күмәнсіз анықтай алады, бұл келіспеушіліктер мен шатасуларға себеп болады.
Есте сақтау мүмкіндігі мен жоба құрылымы бар код платформасы көмектеседі
Осыған шешім ретінде жадты және жоба құрылымдарын басқара алатын AI-код платформаларын пайдалану ұсынылады. Бұл күрделі жобаларда біртұтастықты сақтауға көмектеседі. Өкінішке қарай, бұл функциялар әрқашан біркелкі қолданылмайды. Нәтижесінде AI жобаның байланысын жоғалтып, бағдарламалау кезінде қажетсіз көшірмелер немесе қате тәуелділіктер енгізуі мүмкін.
Көптеген AI-кодтау платформалары large language model-ді шақыра алатын құралдармен (tools) жұмыс істейді. Бұл құралдар ашық стандартты протоколға (MCP) негізделген. Сол себепті Visual Code сияқты IDE-ге AI coding агентін қосуға болады. Қажет болса, жергілікті жерде LLM орнатып алуға болады llama немесе ollama және интеграциялау үшін MCP серверін таңдаңыз. NetCare жасаған MCP сервері debugging-ке және төменгі (Linux) жүйені басқаруға көмектеседі. Кодты тікелей іске қосқыңыз келгенде ыңғайлы.
Модельдерді мына жерден табуға болады huggingface.
IDE кеңейтімдері міндетті құралдар
AI-генерацияланған кодты жақсырақ басқару үшін әзірлеушілер кодтың дұрыстығын қадағалайтын IDE кеңейтімдерін пайдалана алады. Linter-лер, type checker-лар және жетілдірілген кодты талдау құралдары сияқты көмекші құралдар қателіктерді ерте анықтап түзетуге көмектеседі. Олар AI-генерацияланған кодтың сапасы мен тұрақтылығын қамтамасыз етуге маңызды толықтыру болып табылады.
Қайталап болатын қателердің себебі: контекст пен API-дегі рөл
AI агенттерінің қателерді қайталап отыруының негізгі себептерінің бірі — AI API-ларды интерпретациялау тәсілінде жатыр. AI модельдеріне тиімді код генерациялау үшін контекст пен нақты рөлдік сипаттама қажет. Бұл дегеніміз промпттар толық болуы тиіс: олар тек функционалдық талаптарды ғана емес, сондай-ақ күтілетін нәтиже мен шекаралық шарттарды да айқын көрсетуі керек. Оны жеңілдету үшін промпттарды стандартты форматта (MDC) сақтап, AI-ға әдеттегі түрде тапсырған жөн. Бұл әсіресе қолданатын жалпы бағдарламалау ережелеріңізге, функционалдық және техникалық талаптарға және жобаның құрылымына пайдалы.
FAISS пен LangChain сияқты құралдар көмектеседі
Мұндай өнімдер сияқты FAISS және LangChain AI-ға контекстпен жұмыс істеуді жақсартатын шешімдер ұсынады. Мысалы, FAISS тиісті код фрагменттерін тиімді іздеуге және алуғá көмектеседі, ал LangChain AI-генерацияланған кодты құрылымдауға және үлкен жоба ішінде контекстті сақтауға жәрдемдеседі. Бірақ мұнда да RAC дерекқорларын қолданып оны жергілікті түрде орнатуға болады.
Қорытынды: пайдалы, бірақ әлі де тәуелсіз емес
Жасанды интеллект (AI) бағдарламашылар үшін қуатты құрал болып табылады және әзірлеу процесін жеделдетуге көмектеседі. Дегенмен, ол әлі де күрделі код базасын адам бақылаусыз өз бетінше жобалап, құра алмайды. Бағдарламашылар AI-ды тапсырмаларды автоматтандыратын және идеялар ұсынатын көмекші ретінде қарастыруы керек, алайда жақсы нәтиже алу үшін оған әлі де жетекшілік пен түзету қажет.
Байланысыңыз байланыс әзірлеу ортасын орнатуға көмектесу үшін командаға әзірлеу ортасынан барынша тиімді пайда алу және қателерді түзету мен код жазумен емес, талаптарды инженерлеу мен жобалауға көбірек уақыт бөлу үшін көмектесу
