Programowanie z agentem AI
Sztuczna inteligencja (AI) zasadniczo zmieniła sposób, w jaki programujemy. Agenci AI mogą generować kod, optymalizować go, a nawet pomagać przy debugowaniu. Mimo to istnieją ograniczenia, o których programiści powinni pamiętać podczas pracy z AI.
Problemy z kolejnością i duplikacją
Agenci AI mają trudności z prawidłową kolejnością fragmentów kodu. Na przykład mogą umieszczać inicjalizacje pod koniec pliku, co powoduje błędy podczas wykonywania. Ponadto AI może bez wahania zdefiniować kilka wersji tej samej klasy lub funkcji w obrębie projektu, co prowadzi do konfliktów i zamieszania.
Platforma kodowa z pamięcią i strukturą projektu pomaga
Rozwiązaniem tego jest korzystanie z platform kodujących AI, które potrafią zarządzać pamięcią i strukturą projektu. To pomaga zachować spójność w złożonych projektach. Niestety funkcje te nie zawsze są stosowane konsekwentnie. W efekcie AI może stracić kontekst projektu i wprowadzać niepożądane duplikaty lub nieprawidłowe zależności podczas programowania.
Większość platform do kodowania z AI działa z tak zwanymi narzędziami, które mogą wywoływać duże modele językowe. Narzędzia te opierają się na otwartym standardowym protokole (MCP). Możliwe jest więc podłączenie agenta do IDE, takiego jak Visual Code. Opcjonalnie możesz uruchomić lokalnie model LLM z llama lub ollama i wybrać serwer MCP do integracji. NetCare stworzył serwer MCP aby pomóc przy debugowaniu i zarządzaniu podsystemem (Linux). Przydatne, gdy chcesz natychmiast wdrożyć kod na żywo.
Modele można znaleźć na huggingface.
Rozszerzenia IDE są niezbędne
Aby lepiej zarządzać kodem generowanym przez AI, deweloperzy mogą korzystać z rozszerzeń IDE nadzorujących poprawność kodu. Narzędzia takie jak linters, sprawdzacze typów i zaawansowane analizatory kodu pomagają wykrywać i korygować błędy na wczesnym etapie. Stanowią one niezbędne uzupełnienie kodu generowanego przez AI, by zapewnić jakość i stabilność.
Przyczyna powtarzających się błędów: kontekst i rola w API
Jedną z głównych przyczyn, dla których agenci AI powtarzają błędy, jest sposób, w jaki interpretują interfejsy API AI. Modele AI potrzebują kontekstu i jasnego opisu roli, by generować skuteczny kod. Oznacza to, że prompty muszą być kompletne: powinny zawierać nie tylko wymagania funkcjonalne, ale także oczekiwany rezultat i warunki brzegowe. Aby to ułatwić, możesz przechowywać prompt w standardowym formacie (MDC) i dołączać go domyślnie do żądań AI. Jest to szczególnie przydatne dla ogólnych reguł programowania, wymagań funkcjonalnych i technicznych oraz struktury projektu.
Narzędzia takie jak FAISS i LangChain pomagają
Produkty takie jak FAISS i LangChain oferują rozwiązania, które pomagają AI lepiej radzić sobie z kontekstem. Na przykład FAISS wspiera efektywne wyszukiwanie i pobieranie istotnych fragmentów kodu, podczas gdy LangChain pomaga w strukturze kodu generowanego przez AI i utrzymaniu kontekstu w większym projekcie. Możesz też skonfigurować to lokalnie, używając baz RAC.
Wniosek: przydatne, ale jeszcze nie samodzielne
AI jest potężnym narzędziem dla programistów i może pomóc przyspieszyć procesy rozwoju. Jednak nadal nie potrafi samodzielnie zaprojektować i zbudować bardziej złożonej bazy kodu bez nadzoru człowieka. Programiści powinni traktować AI jako asystenta, który może automatyzować zadania i generować pomysły, ale wciąż potrzebuje prowadzenia i korekty, aby osiągnąć dobry efekt.
Zaangażuj się kontakt pomóc w skonfigurowaniu środowiska deweloperskiego, aby zespoły mogły w pełni wykorzystać środowisko pracy i poświęcać więcej czasu na inżynierię wymagań i projektowanie zamiast debugowania i pisania kodu.
