Programmēšana ar AI aģentu
Mākslīgais intelekts (MI) ir būtiski mainījis veidu, kā mēs programmējam. MI aģenti var ģenerēt kodu, optimizēt to un pat palīdzēt ar kļūdu labošanu. Tomēr, strādājot ar MI, programmētājiem ir jāpatur prātā daži ierobežojumi.
Problēmas ar secību un dublēšanos
MI aģentiem ir grūtības ar pareizu koda secību. Piemēram, tie var ievietot inicializācijas faila beigās, radot izpildes kļūdas. Turklāt MI bez vilcināšanās var definēt vairākas vienas klases vai funkcijas versijas projekta ietvaros, radot konfliktus un neskaidrības.
Koda platforma ar atmiņu un projekta struktūru palīdz
Risinājums tam ir izmantot MI koda platformas, kas spēj pārvaldīt atmiņu un projekta struktūras. Tas palīdz saglabāt konsekvenci sarežģītos projektos. Diemžēl šīs funkcijas ne vienmēr tiek lietotas konsekventi. Tā rezultātā MI var zaudēt projekta kohēziju un programmēšanas laikā ieviest nevēlamas dublikācijas vai nepareizas atkarības.
Lielākā daļa MI koda platformu darbojas ar tā saucamajiem rīkiem, kurus var izsaukt lielo valodu modelis (LLM). Šie rīki ir balstīti uz atvērtu standarta protokolu (MCP). Tāpēc ir iespējams savienot IDE, piemēram, Visual Code, ar MI koda aģentu. Iespējams, lokāli iestatīt LLM ar llama noņemiet Ollama un izvēlieties MCP serveris ar ko integrēties. Modeļus var atrast vietnē huggingface.
IDE paplašinājumi ir neaizstājami
Lai labāk pārvaldītu AI ģenerēto kodu, izstrādātāji var izmantot IDE paplašinājumus, kas uzrauga koda pareizību. Rīki, piemēram, linters, tipu pārbaudītāji un uzlabotas koda analīzes rīki, palīdz laicīgi atklāt un labot kļūdas. Tie ir būtisks papildinājums AI ģenerētajam kodam, lai nodrošinātu tā kvalitāti un stabilitāti.
Atkārtotu kļūdu cēlonis: konteksts un loma API saskarnēs
Viens no galvenajiem iemesliem, kāpēc AI aģenti turpina atkārtot kļūdas, ir veids, kā AI interpretē API. AI modeļiem ir nepieciešams konteksts un skaidrs lomu apraksts, lai ģenerētu efektīvu kodu. Tas nozīmē, ka kešatmiņas (prompt) ir jābūt pilnīgām: tām jāietver ne tikai funkcionālās prasības, bet arī skaidri jānorāda sagaidāmais rezultāts un robežnosacījumi. Lai to atvieglotu, kešatmiņas var saglabāt standarta formātā (MDC) un automātiski nosūtīt uz AI. Tas ir īpaši noderīgi vispārīgajiem programmēšanas noteikumiem, ko ievērojat, kā arī funkcionālajām un tehniskajām prasībām un jūsu projekta struktūrai.
Rīki, piemēram, FAISS un LangChain, palīdz
Produkti, piemēram, FAISS un LangChain piedāvā risinājumus, lai palīdzētu AI labāk pārvaldīt kontekstu. Piemēram, FAISS palīdz efektīvi meklēt un izgūt atbilstošus koda fragmentus, savukārt LangChain palīdz strukturēt AI ģenerēto kodu un saglabāt kontekstu lielākā projektā. Tomēr arī šeit ir iespējams to lokāli iestatīt, izmantojot RAC datubāzes.
Secinājums: noderīgi, bet vēl ne pašpietiekami
AI ir spēcīgs rīks programmētājiem un var palīdzēt paātrināt izstrādes procesus. Tomēr tā vēl nav pilnībā spējīga patstāvīgi izstrādāt un veidot sarežģītāku koda bāzi bez cilvēka uzraudzības. Programmētājiem AI jāuztver kā asistents, kas var automatizēt uzdevumus un ģenerēt idejas, bet kuram joprojām ir nepieciešama vadība un korekcija, lai sasniegtu labu rezultātu.
Sazinieties ar mums lai palīdzētu iestatīt izstrādes vidi, atbalstot komandas, lai tās maksimāli izmantotu izstrādes vidi un vairāk laika veltītu prasību inženierijai un dizainam, nevis atkļūdošanai un koda rakstīšanai.
