Programavimas su dirbtiniu intelektu (DI) agentu
Dirbtinis intelektas (DI) iš esmės pakeitė programavimo būdą. DI agentai gali generuoti, optimizuoti kodą ir net padėti jį derinti. Tačiau programuotojai, dirbdami su DI, turi nepamiršti tam tikrų apribojimų.
Tvarkos ir dubliavimo problemos
DI agentams sunku nustatyti teisingą kodo tvarką. Pavyzdžiui, jie gali inicializacijas pateikti failo pabaigoje, o tai sukelia paleidimo klaidas. Be to, DI gali be jokio vargo apibrėžti kelias tos pačios klasės ar funkcijos versijas projekte, o tai lemia konfliktus ir painiavą.
Platforma su atmintimi ir projekto struktūra padeda
Sprendimas yra 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 nutikti taip, kad DI praranda projekto vientisumą ir programavimo metu įveda nepageidaujamą dubliavimąsi ar neteisingus priklausomybes.
Dauguma DI kodo platformų naudoja vadinamuosius įrankius, kuriuos gali iškviesti didelis kalbos modelis (LLM). Šie įrankiai yra pagrįsti atviru standartiniu protokolu (MCP). Todėl galima prie IDE, pavyzdžiui, „Visual Code“, prijungti DI kodo agentą. Galima netgi vietiniu būdu nustatyti LLM su llama irinkitės „ollama“ ir pasirinkite MCP serveris su kuo integruotis. Modeliai randami huggingface.
IDE plėtiniai yra nepakeičiami
Norėdami geriau valdyti dirbtinio intelekto (DI) sugeneruotą kodą, kūrėjai gali naudoti integruotos plėtros aplinkos (IDE) plėtinius, kurie stebi kodo teisingumą. Įrankiai, tokie kaip linteriai, tipų tikrintuvai ir pažangios kodo analizės priemonės, padeda anksti aptikti ir ištaisyti klaidas. Jie yra esminis DI sugeneruoto kodo papildymas, užtikrinantis kokybę ir stabilumą.
Pasikartojančių klaidų priežastis: kontekstas ir vaidmuo API-uose
Viena pagrindinių priežasčių, kodėl DI agentai kartoja klaidas, yra tai, kaip DI interpretuoja API. DI modeliams reikia konteksto ir aiškaus vaidmens apibrėžimo, kad galėtų generuoti veiksmingą kodą. Tai reiškia, kad raginimai (promptai) turi būti išsamūs: jie turi ne tik apimti funkcinius reikalavimus, bet ir aiškiai nurodyti numatomą rezultatą bei apribojimus. Siekiant tai palengvinti, raginimus galite išsaugoti standartiniu formatu (MDC) ir automatiškai siųsti DI. Tai ypač naudinga taikant bendrus programavimo principus, kurių laikotės, taip pat funkcinius ir techninius reikalavimus bei jūsų projekto struktūrą.
Įrankiai, tokie kaip FAISS ir LangChain, padeda
Produktai, tokie kaip FAISS ir LangChain siūlo sprendimus, kaip geriau valdyti DI kontekstą. Pavyzdžiui, FAISS padeda efektyviai ieškoti ir gauti susijusius kodo fragmentus, o LangChain padeda struktūrizuoti DI sugeneruotą kodą ir išlaikyti kontekstą didesniame projekte. Tačiau šiuo atveju galite tai taip pat susikurti vietoje naudodami RAC duomenų bazes.
Išvada: naudinga, bet dar ne savarankiška
Dirbtinis intelektas (DI) yra galinga priemonė programuotojams ir gali padėti pagreitinti kūrimo procesus. Tačiau jis dar nėra visiškai pajėgus savarankiškai projektuoti ir kurti sudėtingesnį kodo pagrindą be žmogaus priežiūros. Programuotojai turėtų laikyti DI asistentu, kuris gali automatizuoti užduotis ir generuoti idėjas, tačiau jam vis tiek reikia vadovavimo ir korekcijų, kad būtų pasiektas geras rezultatas.
Susisiekite kontaktuokite padėti nustatyti kūrimo aplinką, kad komandos galėtų maksimaliai išnaudoti kūrimo aplinką ir daugiau dėmesio skirti reikalavimų inžinerijai bei projektavimui, o ne klaidų taisymui ir kodo rašymui.
