Programmēšana ar MI aģentu
Mākslīgais intelekts (AI) fundamentāli ir mainījis mūsu programmēšanas veidu. AI aģenti var ģenerēt, optimizēt kodu un pat palīdzēt kļūdu novēršanā. Tomēr pastāv dažas ierobežojumu, kurus programmētājiem jāņem vērā, strādājot ar AI.
Problēmas ar secību un dublēšanos
AI aģentiem sagādā grūtības kodu pareiza secība. Piemēram, tie var izvietot inicializācijas faila beigās, kas izraisa izpildlaika kļūdas. Turklāt AI bez ierunām var definēt vairākas vienas un tās pašas klases vai funkcijas versijas projektā, kas rada konfliktus un neskaidrību.
Koda platforma ar atmiņu un projektu struktūru palīdz
Risinājums ir izmantot AI koda platformas, kas var pārvaldīt atmiņu un projektu struktūras. Tas palīdz saglabāt konsekvenci sarežģītos projektos. Diemžēl šīs funkcijas ne vienmēr tiek konsekventi pielietotas. Rezultātā var gadīties, ka AI zaudē projekta saistību un programmēšanas laikā ievieš nevēlamas dublēšanās vai nepareizas atkarības.
Lielākā daļa AI koda platformu strādā ar tā dēvētajiem rīkiem, kurus var izsaukt lielo valodu modelis. Šie rīki balstās uz atvērtu standarta protokolu (MCP). Ir iespējams pieslēgt AI koda aģentu IDE, piemēram, Visual Studio Code. Pēc vēlēšanās var lokāli uzstādīt LLM ar llama vai ollama un izvēlēties MCP serveri integrācijai. NetCare ir izveidojis MCP serveris lai palīdzētu ar atkļūdošanu un pārvaldītu zemāko (Linux) sistēmu. Ērti, ja vēlaties tieši publicēt kodu dzīvajā vidē.
Modeļus var atrast vietnē huggingface.
IDE spraudņi ir neaizstājami
Lai labāk pārvaldītu AI ģenerēto kodu, izstrādātāji var izmantot IDE paplašinājumus, kas uzrauga koda pareizību. Rīki, piemēram, linteri, tipa pārbaudītāji un uzlabotas koda analīzes rīki palīdz atklāt un izlabot kļūdas agri. Tie ir būtisks papildinājums AI ģenerētajam kodam, lai nodrošinātu kvalitāti un stabilitāti.
Atkārtotu kļūmju cēlonis: konteksts un loma API
Viena no galvenajām kļūdu atkārtošanās iemesliem AI aģentos ir veids, kā AI interpretē API pieprasījumus. AI modeļiem nepieciešama konteksta informācija un skaidra lomas apraksts, lai ģenerētu efektīvu kodu. Tas nozīmē, ka promptiem jābūt pilnīgiem: tiem jāietver ne tikai funkcionālās prasības, bet arī gaidāmais rezultāts un nosacījumi. Lai to atvieglotu, var saglabāt promptus standarta formātā (MDC) un pievienot tos kā noklusējumu AI. Tas īpaši noder vispārīgajiem programmēšanas noteikumiem, kurus izmantojat, un jūsu projekta funkcionālajām, tehniskajām prasībām un struktūrai.
Rīki kā FAISS un LangChain palīdz
Produkti, piemēram, FAISS un LangChain sniedz risinājumus, lai AI labāk strādātu ar kontekstu. Piemēram, FAISS palīdz efektīvi meklēt un izgūt atbilstošus koda fragmentus, savukārt LangChain palīdz strukturēt AI ģenerēto kodu un saglabāt kontekstu lielākā projektā. Arī šeit to var izveidot lokāli, izmantojot RAC datubāzes.
Secinājums: noderīgs, bet vēl nepatstāvīgs
Mākslīgais intelekts (MI) ir jaudīgs rīks programmētājiem un var palīdzēt paātrināt izstrādes procesus. Tomēr tas vēl nav tiešām spējīgs patstāvīgi izstrādāt un uzbūvēt sarežģītāku koda bāzi bez cilvēka uzraudzības. Programmētājiem MI jāuztver kā asistents, kas var automatizēt uzdevumus un ģenerēt idejas, taču tam joprojām nepieciešama vadība un korekcijas, lai iegūtu labu rezultātu.
Sazinieties kontakti lai palīdzētu izveidot izstrādes vidi, lai komandām būtu vieglāk izmantot vidi maksimāli un vairāk laika veltīt prasību inženierijai un dizainam, nevis kļūdu labošana un koda rakstīšana.
