Programavimas su AI agentu

Dirbtinis intelektas (AI) pagrindinai pakeitė mūsų programavimo būdą. AI agentai gali generuoti kodą, optimizuoti jį ir net padėti derinime. Vis dėlto yra keletas apribojimų, kuriuos programuotojai turi turėti omenyje dirbdami su AI.

Problemos su tvarka ir dubliavimu

AI agentams sunku tinkamai išdėstyti kodo seką. Pavyzdžiui, jie gali patalpinti inicializacijas failo pabaigoje, kas sukelia vykdymo klaidas. Be to, AI be dvejonių gali projekto viduje apibrėžti kelias tos pačios klasės ar funkcijos versijas, kas sukelia konfliktus ir painiavą.

Kodo platforma su atmintimi ir projekto struktūra padeda

Viena iš šių problemų sprendimo priemonių – AI kodo platformų naudojimas, kurie gali valdyti atmintį ir projekto struktūras. Tai padeda išlaikyti nuoseklumą sudėtinguose projektuose. Deja, šios funkcijos ne visada nuosekliai taikomos. Dėl to AI gali prarasti projekto vientisumą ir programavimo metu įvesti nepageidaujamas dublikacijas arba neteisingas priklausomybes.

Dauguma AI kodavimo platformų veikia su vadinamais įrankiais, kurie gali iškviesti didelį kalbos modelį. Šie įrankiai remiasi atviro standarto protokolu (MCP). Todėl taip pat įmanoma susieti AI kodavimo agentą su IDE, pavyzdžiui, Visual Code. Jei norite, galite vietoje sukurti LLM naudojant llama arba Ollama ir pasirinkti MCP serverį integracijai. NetCare turi MCP serveris sukurtą, kad padėtų derinime ir valdyti pagrindinę (Linux) sistemą. Patogu, kai norite tiesiogiai paleisti kodą gyvai.
Modelius galima rasti huggingface.

IDE plėtiniai yra nepakeičiami

Norint geriau valdyti AI generuotą kodą, kūrėjai gali naudoti IDE plėtinius, kurie prižiūri kodo teisingumą. Įrankiai, tokie kaip linteriai, tipų tikrintojai ir pažangios kodo analizės priemonės, padeda anksti aptikti ir ištaisyti klaidas. Jie yra esminis AI generuoto kodo papildymas, užtikrinantis kokybę ir stabilumą.

Pasikartojančių klaidų priežastis: kontekstas ir vaidmuo API

Viena svarbiausių priežasčių, kodėl AI agentai kartoja klaidas, yra AI API interpretavimo būdas. AI modeliams reikia konteksto ir aiškios vaidmens apibrėžties, kad generuotų efektyvų kodą. Tai reiškia, kad užklausos (prompts) turi būti išsamios: jos turi ne tik apibrėžti funkcinius reikalavimus, bet ir aiškiai nurodyti laukiamą rezultatą bei apribojimus. Norint tai palengvinti, galite užklausas išsaugoti standartiniame formate (MDC) ir nuolat siųsti AI. Tai ypač naudinga bendriems programavimo taisyklėms, kurias taikote, bei funkciniams ir techniniams reikalavimams ir projekto struktūrai.

Įrankiai, tokie kaip FAISS ir LangChain, padeda

Produktai, tokie kaip FAISS ir LangChain siūlo sprendimus, kaip AI geriau dirbtų su kontekstu. Pavyzdžiui, FAISS padeda efektyviai ieškoti ir išgauti susijusius kodo fragmentus, o LangChain padeda struktūruoti AI generuotą kodą ir išlaikyti kontekstą didesniame projekte. Tačiau ir čia galite tai patys vietoje sukurti naudodami RAC duomenų bazes.

Išvada: naudinga, bet dar ne savarankiška

Dirbtinis intelektas (DI) yra galinga priemonė programuotojams ir gali padėti pagreitinti kūrimo procesus. Vis dėlto jis dar nėra tikrai pajėgus savarankiškai sukurti ir pastatyti sudėtingesnės kodo bazės be žmogaus kontrolės. Programuotojai turėtų laikyti DI kaip asistentą, galintį automatizuoti užduotis ir generuoti idėjas, tačiau vis dar reikalingas vadovavimas ir korekcija, kad pasiektų gerą rezultatą.

Susisiekite kontaktas kad padėtų sukurti kūrimo aplinką, kad komandos galėtų išgauti maksimalų naudą iš kūrimo aplinkos ir daugiau susitelktų į reikalavimų inžineriją ir projektavimą, o ne į derinimą ir kodo rašymą.