Programavimas su DI agentu
Dirbtinis intelektas (DI) iš esmės pakeitė mūsų programavimo būdą. DI agentai gali generuoti, optimizuoti kodą ir net padėti jį derinti. Vis dėlto programuotojai, dirbdami su DI, turi atsižvelgti į tam tikrus apribojimus.
Sekos ir dubliavimo problemos
DI agentams sunku nustatyti teisingą kodo seką. Pavyzdžiui, jie gali įrašyti inicializacijas failo pabaigoje, o tai sukelia vykdymo laiko klaidas. Be to, DI gali nedvejodamas projekte apibrėžti kelias tos pačios klasės ar funkcijos versijas, o tai sukelia konfliktus ir painiavą.
Kodo platforma su atmintimi ir projekto struktūra padeda
Sprendimas šiai problemai – naudoti DI kodo platformas, kurios gali valdyti atmintį ir projekto struktūras. Tai padeda išlaikyti nuoseklumą sudėtinguose projektuose. Deja, šios funkcijos ne visada taikomos nuosekliai. Dėl to DI gali prarasti projekto vientisumą ir programavimo metu įvesti nepageidaujamų dublikatų ar neteisingų priklausomybių.
Dauguma DI programavimo platformų veikia naudodamos vadinamuosius įrankius, kuriuos gali iškviesti didelis kalbos modelis (LLM). Šie įrankiai yra pagrįsti atviro standarto protokolu (MCP). Todėl įmanoma susieti IDE, pavyzdžiui, „Visual Code“, su DI programavimo agentu. Taip pat galite vietoje nustatyti LLM naudodami llama arba „ollama“ ir pasirinkti MCP serverį integravimui. „NetCare“ sukūrė MCP serveris padedantį derinti ir valdyti pagrindinę (Linux) sistemą. Tai naudinga, kai norite iškart paleisti kodą tiesiogiai.
Modelius galima rasti huggingface.
IDE plėtiniai yra nepakeičiami
Kad geriau valdytų DI sugeneruotą kodą, kūrėjai gali naudoti IDE plėtinius, kurie stebi kodo teisingumą. Priemonės, tokios kaip „linters“, tipo tikrintuvai ir pažangūs kodo analizės įrankiai, padeda anksti aptikti ir ištaisyti klaidas. Jie yra būtinas DI sugeneruoto kodo priedas, užtikrinantis kokybę ir stabilumą.
Pasikartojančių klaidų priežastis: kontekstas ir vaidmuo API
Viena iš pagrindinių priežasčių, kodėl DI agentai nuolat kartoja klaidas, yra būdas, kuriuo DI interpretuoja API. DI modeliams reikia konteksto ir aiškaus vaidmens aprašymo, kad jie galėtų generuoti efektyvų kodą. Tai reiškia, kad užklausos (prompts) turi būti išsamios: jose turi būti ne tik funkciniai reikalavimai, bet ir aiškiai nurodyti laukiami rezultatai bei sąlygos. Kad tai palengvintumėte, galite išsaugoti užklausas standartiniu formatu (MDC) ir standartiškai siųsti jas DI. Tai ypač naudinga bendrosioms programavimo taisyklėms, kurių laikotės, taip pat funkciniams bei techniniams reikalavimams ir jūsų projekto struktūrai.
Įrankiai, tokie kaip FAISS ir LangChain, padeda
Produktai, tokie kaip FAISS ir LangChain siūlo sprendimus, leidžiančius DI geriau dirbti su kontekstu. Pavyzdžiui, FAISS padeda efektyviai ieškoti ir gauti atitinkamus kodo fragmentus, o „LangChain“ padeda struktūrizuoti DI sugeneruotą kodą ir išlaikyti kontekstą didesniame projekte. Tačiau ir čia galite tai patys nustatyti vietoje naudodami RAC duomenų bazes.
Išvada: naudinga, bet dar ne savarankiška
DI yra galingas įrankis programuotojams, galintis padėti paspartinti kūrimo procesus. Visgi, jis vis dar nėra pajėgus savarankiškai suprojektuoti ir sukurti sudėtingesnės kodo bazės be žmogaus priežiūros. Programuotojai turėtų vertinti DI kaip asistentą, kuris gali automatizuoti užduotis ir generuoti idėjas, tačiau kuriam vis dar reikia nurodymų ir korekcijų, kad būtų pasiektas geras rezultatas.
Susisiekite kontaktai padėti sukonfigūruoti kūrimo aplinką, kad komandos galėtų išnaudoti jos maksimalų potencialą ir daugiau dėmesio skirti reikalavimų inžinerijai bei projektavimui, o ne derinimui ir kodo rašymui.
