Programavimas su DI agentu
Dirbtinis intelektas (DI) iš esmės pakeitė programavimo būdą. DI agentai gali generuoti kodą, optimizuoti jį ir net padėti derinti klaidas. Tačiau dirbant su DI reikia nepamiršti tam tikrų apribojimų, kurie gali turėti įtakos programuotojams.
Eiliškumo ir dublikatų problemos
DI agentams sunku užtikrinti teisingą kodo eiliškumą. Pavyzdžiui, jie gali inicijavimus patalpinti failo pabaigoje, kas sukelia vykdymo klaidas. Be to, DI gali be dvejonių apibrėžti kelias tos pačios klasės ar funkcijos versijas projekte, kas sukelia konfliktus ir sumaištį.
Kodo platforma su atmintimi ir projektų struktūra padeda
Vienas sprendimų yra naudoti DI kodo platformas, kurios gali valdyti atmintį ir projektų struktūras. Tai padeda išlaikyti nuoseklumą sudėtinguose projektuose. Deja, šios funkcijos ne visada taikomos nuosekliai, todėl DI gali prarasti projekto vientisumą ir programuodamas įvesti nereikalingas dubliacijas arba neteisingas priklausomybes.
Dauguma DI kodo platformų veikia su vadinamaisiais įrankiais, kuriuos gali kviesti didelės kalbos modelis. Šie įrankiai remiasi atviru standartiniu protokolu (MCP). Taip pat įmanoma IDE, pavyzdžiui Visual Code, sujungti su DI kodo agentu. Taip pat galite vietoje paleisti LLM su llama arba ollama ir pasirinkti MCP serverį integracijai. NetCare turi MCP serveris sukūrė, kad padėtų derinti ir valdyti pagrindinę (Linux) sistemą. Naudinga, jei norite kodą iškart paleisti gyvai.
Modeliai randami huggingface.
IDE pratęsimai yra nepakeičiami
Kad geriau valdyti DI sugeneruotą kodą, kūrėjai gali naudotis IDE papildiniais, 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, užtikrinanti kokybę ir stabilumą.
Pasikartojančių klaidų priežastis: kontekstas ir vaidmuo API
Viena pagrindinių priežasčių, kodėl DI agentai kartoja klaidas, yra tai, kaip jie interpretuoja DI API. DI modeliams reikalinga kontekstas ir aiškus rolės apibrėžimas, kad būtų generuojamas efektyvus kodas. Tai reiškia, kad prašymai (prompts) turi būti pilni: ne tik nurodyti funkcinius reikalavimus, bet ir aiškiai apibrėžti laukiamą rezultatą bei ribines sąlygas. Tam palengvinti galite saugoti prašymus standartiniu formatu (MDC) ir visada siųsti juos DI. Tai ypač patogu bendrosioms programavimo taisyklėms, jūsų taikomoms funkciniams ir techniniams reikalavimams bei 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 atgauti susijusius kodo fragmentus, o LangChain padeda struktūrizuoti DI generuotą kodą ir išlaikyti kontekstą didesniame projekte. Taip pat tai galite įdiegti vietoje naudodami RAC duomenų bazes.
Išvada: naudingas, bet dar ne savarankiškas
Dirbtinis intelektas yra galingas įrankis programuotojams ir gali padėti pagreitinti vystymo procesus. Vis dėlto jis dar nesugeba savarankiškai suprojektuoti ir sukurti sudėtingesnės kodo bazės be žmogaus priežiūros. Programuotojai turėtų vertinti DI kaip asistentą, galintį automatizuoti užduotis ir generuoti idėjas, tačiau vis dar reikalaujantį vadovavimo ir taisymo, kad būtų pasiektas geras rezultatas.
Priimkite kontaktai kad padėtumėte paruošti vystymo aplinką, kad komandos galėtų kuo geriau išnaudoti vystymo aplinką ir daugiau laiko skirti reikalavimų inžinerijai ir projektavimui, o ne derinimui ir kodo rašymui.
