Programmēšana ar AI aģentu
Mākslīgais intelekts (AI) ir būtiski mainījis veidu, kā mēs programmējam. AI aģenti var ģenerēt kodu, to optimizēt un pat palīdzēt atkļūdošanā. Tomēr ir dažas ierobežojumi, ko programmētājiem jāņem vērā, strādājot ar AI.
Problēmas ar secību un dublēšanu
AI aģentiem ir grūtības ar pareizu koda secību. Piemēram, tie var novietot inicializācijas faila beigās, kas izraisa izpildlaika kļūdas. Turklāt AI bez vilcināšanās var definēt vairākas vienas un tās pašas klases vai funkcijas versijas projektā, kas noved pie konfliktu un neskaidrības.
Koda platforma ar atmiņu un projektu struktūru palīdz
Risinājums ir izmantot AI koda platformus, kas spēj pārvaldīt atmiņu un projektu struktūras. Tas palīdz saglabāt konsekvenci sarežģītos projektos. Diemžēl šīs funkcijas ne vienmēr tiek konsekventi piemērotas. Tādējādi AI var zaudēt projekta saistību un programmēšanas laikā ieviest nevēlamas dublēšanas vai nepareizas atkarības.
Lielākā daļa AI kodēšanas platformu darbojas ar tādējo rīku palīdzību, kas var izsaukt lielo valodas modeli. Šie rīki balstās uz atvērtā standarta protokolu (MCP). Tādējādi ir iespējams savienot AI kodēšanas aģentu ar IDE, piemēram, Visual Code. Pēc vajadzības varat lokāli izveidot LLM, izmantojot llama vai ollama un izvēlēties MCP serveri integrēšanai. NetCare ir izveidojis MCP serveris izveidots, lai palīdzētu ar atkļūdošanu un pārvaldītu pamatējo (Linux) sistēmu. Ērti, ja vēlaties tieši palaist kodu tiešraidē.
Modeļus var atrast vietnē huggingface.
IDE paplašinājumi ir neaizstājami
Lai labāk pārvaldītu AI ģenerētu kodu, izstrādātāji var izmantot IDE paplašinājumus, kas uzrauga koda pareizību. Rīki, piemēram, linters, tipa pārbaudītāji un uzlaboti koda analīzes rīki, palīdz agrīni atklāt un izlabot kļūdas. Tie ir būtisks papildinājums AI ģenerētam kodam, lai nodrošinātu tā kvalitāti un stabilitāti.
Atkārtotu kļūdu iemesls: konteksts un loma API
Viena no galvenajām iemeslu, kāpēc AI aģenti atkārto kļūdas, ir veids, kā AI API interpretē. AI modeļiem ir nepieciešama konteksts un skaidra lomas apraksts, lai ģenerētu efektīvu kodu. Tas nozīmē, ka uzvednes (prompts) jābūt pilnīgām: tās ne tikai jāiekļauj funkcionālās prasības, bet arī jāprecizē gaidāmais rezultāts un nosacījumi. Lai to atvieglotu, varat saglabāt uzvednes standartformātā (MDC) un tās regulāri nosūtīt AI. Tas ir īpaši noderīgi vispārīgiem programmēšanas noteikumiem, kurus izmantojat, kā arī funkcionālajām un tehniskajām prasībām un projekta struktūrai.
Rīki, piemēram, FAISS un LangChain, palīdz
Produktus, piemēram, FAISS un LangChain sniedz risinājumus, lai AI labāk apstrādātu kontekstu. Piemēram, FAISS palīdz efektīvi meklēt un izgūt atbilstošus koda fragmentus, savukārt LangChain palīdz strukturēt AI ģenerētu kodu un saglabāt kontekstu lielākā projektā. Bet arī šeit varat to pašiem lokāli izveidot, izmantojot RAC datubāzes.
Secinājums: noderīgi, bet vēl ne pašpietiekami
AI ir spēcīgs rīks programmētājiem un var palīdzēt paātrināt izstrādes procesus. Tomēr tas vēl nav spējīgs patstāvīgi izstrādāt un uzbūvēt sarežģītāku koda bāzi bez cilvēka pārraudzības. Programmētājiem jāuzskata AI par asistentu, kas var automatizēt uzdevumus un ģenerēt idejas, bet kam joprojām ir nepieciešama vadība un korekcija, lai sasniegtu labu rezultātu.
Saņemiet kontakti Lai palīdzētu izveidot izstrādes vidi, lai komandas varētu iegūt maksimālu labumu no izstrādes vides un vairāk koncentrēties uz prasību inženieriju un projektēšanu, nevis uz atkļūdošanu un koda rakstīšanu.
