Programavimas su AI agentu
Dirbtinis intelektas (DI) iš esmės pakeitė mūsų programavimo būdą. DI agentai gali generuoti kodą, jį optimizuoti ir netgi padėti šalinti klaidas. Vis dėlto yra tam tikrų apribojimų, kuriuos programuotojai turi turėti omenyje dirbdami su DI.
Tvarkos ir dubliavimo problemos
DI agentams kyla sunkumų dėl teisingos kodo tvarkos. Pavyzdžiui, jie gali patalpinti inicializacijas failo pabaigoje, o tai sukelia vykdymo laiko (runtime) klaidas. Be to, DI gali nedvejodamas apibrėžti kelias tos pačios klasės ar funkcijos versijas projekte, o tai sukelia konfliktų ir painiavos.
Padeda kodo platforma su atmintimi ir projekto struktūra
Viena iš šios problemos išeičių – naudoti DI kodo platformas, galinčias valdyti atmintį ir projektų struktūras. Tai padeda išlaikyti nuoseklumą sudėtinguose projektuose. Deja, šios funkcijos ne visada taikomos nuosekliai. Dėl to gali nutikti taip, kad DI praranda projekto vientisumą ir programavimo metu įveda nepageidaujamų dublikatų arba neteisingų priklausomybių.
Dauguma DI programavimo platformų naudoja vadinamuosius įrankius, kuriuos didelis kalbos modelis (LLM) gali iškviesti. Šie įrankiai yra pagrįsti atviro standarto protokolu (MCP). Todėl IDE, pavyzdžiui, „Visual Code“, galima susieti su DI programavimo agentu. Taip pat galite lokaliai pasileisti LLM naudodami „Llama“ arba „ollama“ ir pasirinkti MCP serverį integracijai. „NetCare“ sukūrė MCP serveris skirtą padėti šalinti klaidas ir valdyti apatinio lygio (Linux) sistemą. Tai patogu, jei norite kodą iškart paleisti tiesiogiai.
Modelius galite rasti čia: „Hugging Face“.
IDE plėtiniai yra nepakeičiami
Siekiant geriau valdyti DI sugeneruotą kodą, kūrėjai gali naudoti IDE plėtinius, prižiūrinčius kodo teisingumą. Tokios priemonės kaip kodavimo stiliaus tikrintuvai (linters), tipų tikrintuvai (type checkers) ir pažangūs kodo analizės įrankiai padeda anksti aptikti ir ištaisyti klaidas. Jos yra esminis DI generuojamo kodo priedas, užtikrinantis kokybę ir stabilumą.
Pasikartojančių klaidų priežastis: kontekstas ir vaidmuo API
Viena pagrindinių priežasčių, kodėl DI agentai kartoja klaidas, slypi tame, kaip DI interpretuoja API. DI modeliams reikia konteksto ir aiškaus vaidmens apibrėžimo, kad jie galėtų sugeneruoti veiksmingą kodą. Tai reiškia, kad užklausos turi būti išsamios: jose turi būti nurodyti ne tik funkciniai reikalavimai, bet ir aiškiai išreikšti laukiami rezultatai bei sąlygos. Kad tai palengvintumėte, užklausas galite išsaugoti standartiniu formatu (MDC) ir automatiškai perduoti DI. Tai ypač naudojama bendrosioms jūsų taikomoms programavimo taisyklėms, taip pat funkciniams bei techniniams reikalavimams ir projekto struktūrai apibrėžti.
Tokie įrankiai kaip FAISS ir LangChain padeda
Tokie produktai kaip FAISS ir LangChain siūlo sprendimus, padedančius DI geriau tvarkytis su kontekstu. Pavyzdžiui, FAISS padeda efektyviai ieškoti ir nuskaityti reikalingus kodo fragmentus, o „LangChain“ padeda struktūrizuoti DI sugeneruotą kodą ir išlaikyti kontekstą didesniame projekte. Tačiau ir čia galite visa tai pasidaryti patys lokaliai naudodami RAC duomenų bazes.
Išvada: naudinga, bet dar ne savarankiška
Dirbtinis intelektas yra galingas įrankis programuotojams, galintis padėti paspartinti kūrimo procesus. Vis dėlto jis dar nėra iki galo pajėgus savarankiškai sukurti ir sumanyti sudėtingesnės programinio kodo bazės be žmogaus priežiūros. Programuotojai dirbtinį intelektą turėtų vertinti kaip asistentą, galintį automatizuoti užduotis ir generuoti idėjas, tačiau jam vis dar reikia vadovavimo ir pataisymų, kad būtų pasiektas geras rezultatas.
Susisiekite kontaktas siekiant padėti sukonfigūruoti kūrimo aplinką, kad komandos galėtų iš jos išspausti maksimumą ir daugiau dėmesio skirti reikalavimų inžinerijai bei projektavimui, o ne derinimui ir kodo rašymui.
