Programavimas su DI agentu
Dirbtinis intelektas (DI) iš esmės pakeitė mūsų programavimo būdus. DI agentai gali generuoti kodą, optimizuoti jį ir netgi padėti derinti klaidas. Vis dėlto yra tam tikrų apribojimų, kuriuos programuotojai turi turėti omenyje dirbdami su DI.
Eilės ir dubliavimo problemos
DI agentams sunku užtikrinti teisingą kodo eiliškumą. Pavyzdžiui, jie gali inicializacijas patalpinti failo pabaigoje, kas sukelia vykdymo klaidas. Be to, DI be vargo gali apibrėžti kelias tos pačios klasės ar funkcijos versijas projekte, kas sukelia konfliktus ir painiavą.
Kodo platforma su atmintimi ir projekto struktūra padeda
Vienas sprendimas yra naudoti DI kodo platformas, kurios gali valdyti atmintį ir projekto struktūras. Tai padeda palaikyti nuoseklumą sudėtinguose projektuose. Deja, šios funkcijos ne visada taikomos nuosekliai. Dėl to gali nutikti, kad DI praranda projekto nuoseklumą ir programavimo metu įveda nepageidaujamas dublikacijas ar neteisingas priklausomybes.
Dauguma DI kodo platformų veikia su įrankiais, kuriuos gali kviesti dideli kalbos modeliai. Tie įrankiai paremtI atviro standarto protokolu (MCP). Taigi galima prijungti DI kodo agentą prie IDE, pvz., Visual Code. Esant reikalui, vietoje galite paleisti LLM su llama arba ollama ir pasirinkti MCP serverį integracijai. NetCare sukūrė MCP serveris pagalbiniams darbams, pvz., derinimui ir pagrindinės (Linux) sistemos valdymui. Patogu, kai norite kodo iškart paleisti gyvai.
Modeliai randami huggingface.
IDE plėtiniai yra nepakeičiami
Norint geriau valdyti DI sugeneruotą kodą, kūrėjai gali naudoti IDE plėtinius, kurie tikrina kodo teisingumą. Tokie įrankiai kaip linters, tipo tikrintuvai ir pažangios kodo analizės priemonės padeda anksti aptikti ir ištaisyti klaidas. Jie yra esminė papildoma priemonė DI sugeneruotam kodui užtikrinti kokybę ir stabilumą.
Pasikartojančių klaidų priežastis: kontekstas ir vaidmuo API sąsajose
Viena svarbiausių priežasčių, kodėl DI agentai kartoja klaidas, yra tai, kaip interpretuojamos DI API. DI modeliams reikia konteksto ir aiškaus vaidmens apibrėžimo, kad būtų galima generuoti efektyvų kodą. Tai reiškia, kad komandos (promptai) turi būti pilnos: jos turi ne tik nurodyti funkcinius reikalavimus, bet ir aiškiai apibrėžti laukiamą rezultatą bei ribines sąlygas. Kad tai palengvintumėte, galite komandas saugoti standartiniu formatu (MDC) ir jas nuolat siųsti DI. Tai ypač naudinga bendroms programavimo taisyklėms, funkciniams bei techniniams reikalavimams ir projekto struktūrai.
Tokie įrankiai kaip FAISS ir LangChain padeda
Produktai, tokie kaip FAISS ir LangChain siūlo sprendimus, leidžiančius DI geriau valdyti kontekstą. Pavyzdžiui, FAISS padeda efektyviai ieškoti ir atkurti aktualius kodo fragmentus, o LangChain padeda struktūruoti DI sugeneruotą kodą ir išlaikyti kontekstą didesniame projekte. Taip pat galite vietoje patys diegti RAC duomenų bazes.
Išvada: naudinga, bet dar ne savarankiška
DI yra galingas įrankis programuotojams ir gali padėti pagreitinti kūrimo procesus. Vis dėlto jis dar nėra tinkamas pats savarankiškai sukurti ir suprojektuoti sudėtingesnės kodo bazės be žmogaus priežiūros. Programuotojai turėtų žiūrėti į DI kaip į asistentą, galintį automatizuoti užduotis ir generuoti idėjas, tačiau vis dar reikalaujantį gairių ir korekcijų, kad būtų pasiektas geras rezultatas.
Imtis kontaktai padėti nustatyti kūrimo aplinką, kad komandos galėtų maksimaliai išnaudoti vystymo įrankius ir daugiau laiko skirti reikalavimų inžinerijai bei projektavimui, o ne derinimui ir kodo rašymui.
