Programavimas su DI agentu

Dirbtinis intelektas (DI) iš esmės pakeitė mūsų programavimo būdą. DI agentai gali generuoti, optimizuoti kodą ir net padėti jį derinti. Visgi yra keletas apribojimų, kuriuos programuotojai turi turėti omenyje dirbdami su DI.

Sekos ir dubliavimo problemos

DI agentams sunku išlaikyti teisingą kodo seką. Pavyzdžiui, jie gali įterpti inicializacijas failo pabaigoje, o tai sukelia vykdymo laiko klaidas. Be to, DI gali nedvejodamas apibrėžti kelias tos pačios klasės ar funkcijos versijas viename projekte, 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 gali atsitikti taip, kad DI praranda projekto vientisumą ir programavimo metu įveda 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, jei 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 esminis 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 nurodytas laukiamas rezultatas 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 nustatyti patys 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 priežiūros ir korekcijų, kad būtų pasiektas geras rezultatas.

Susisiekite kontaktai padėti sukonfigūruoti kūrimo aplinką, kad komandos galėtų iš jos išgauti maksimalią naudą ir daugiau dėmesio skirti reikalavimų inžinerijai bei projektavimui, o ne derinimui ir kodo rašymui.