Programowanie z Agentem AI
Sztuczna inteligencja (AI) fundamentalnie zmieniła sposób, w jaki programujemy. Agenci AI potrafią generować kod, optymalizować go, a nawet pomagać w debugowaniu. Istnieją jednak pewne ograniczenia, o których programiści powinni pamiętać podczas pracy z AI.
Problemy z kolejnością i duplikacją
Agenci AI mają trudności z zachowaniem właściwej kolejności kodu. Mogą na przykład umieszczać inicjalizacje na końcu pliku, co powoduje błędy wykonania. Ponadto AI może bez wahania definiować wiele wersji tej samej klasy lub funkcji w ramach projektu, co prowadzi do konfliktów i nieporozumień.
Platform kodowania z pamięcią i strukturą projektu pomaga
Rozwiązaniem tego problemu jest stosowanie platform kodowania AI, które potrafią zarządzać pamięcią i strukturami projektów. Pomaga to zachować spójność w złożonych projektach. Niestety, funkcje te nie zawsze są stosowane konsekwentnie. W rezultacie AI może stracić spójność projektu i wprowadzać niepożądane duplikaty lub nieprawidłowe zależności podczas programowania.
Większość platform kodowania AI działa z wykorzystaniem tak zwanych narzędzi, które mogą wywoływać model językowy (LLM). Narzędzia te opierają się na otwartym standardzie protokołu (MCP). Możliwe jest zatem podłączenie agenta kodującego AI do IDE, takiego jak Visual Code. Opcjonalnie można uruchomić lokalnie LLM z llama i wybierz serwer MCP do integracji. Modele można znaleźć na huggingface.
Rozszerzenia IDE są niezbędne
Aby lepiej zarządzać kodem generowanym przez AI, deweloperzy mogą korzystać z rozszerzeń IDE, które monitorują poprawność kodu. Narzędzia takie jak lintery, sprawdzanie typów i zaawansowane narzędzia do analizy kodu pomagają we wczesnym wykrywaniu i korygowaniu błędów. Stanowią one niezbędne uzupełnienie kodu generowanego przez AI, gwarantując jego jakość i stabilność.
Przyczyna powtarzających się błędów: kontekst i rola w API
Jednym z głównych powodów, dla których agenci AI powtarzają błędy, jest sposób, w jaki AI interpretuje API. Modele AI potrzebują kontekstu i jasnego opisu roli, aby generować efektywny kod. Oznacza to, że podpowiedzi (prompty) muszą być kompletne: powinny zawierać nie tylko wymagania funkcjonalne, ale także wyraźnie określać oczekiwany rezultat i warunki brzegowe. Aby to ułatwić, można zapisywać prompty w standardowym formacie (MDC) i domyślnie dołączać je do AI. Jest to szczególnie przydatne w przypadku ogólnych zasad programowania, których przestrzegasz, a także wymagań funkcjonalnych i technicznych oraz struktury Twojego projektu.
Narzędzia takie jak FAISS i LangChain pomagają
Produkty takie jak FAISS oraz LangChain oferują rozwiązania, które pomagają AI lepiej radzić sobie z kontekstem. FAISS pomaga na przykład w efektywnym wyszukiwaniu i pobieraniu odpowiednich fragmentów kodu, podczas gdy LangChain pomaga w strukturyzowaniu kodu generowanego przez AI i utrzymywaniu kontekstu w ramach większego projektu. Jednak i w tym przypadku można to ewentualnie skonfigurować lokalnie za pomocą baz danych RAC.
Wniosek: przydatne, ale jeszcze nie samodzielne
AI jest potężnym narzędziem dla programistów i może pomóc w przyspieszeniu procesów deweloperskich. Mimo to, nadal nie jest w stanie 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 który wciąż wymaga wskazówek i korekty, aby osiągnąć dobry rezultat.
Skontaktuj kontakt się, aby pomóc w konfiguracji środowiska deweloperskiego, wspierając zespoły w maksymalnym wykorzystaniu środowiska pracy i skupieniu się bardziej na inżynierii wymagań i projektowaniu niż na debugowaniu i pisaniu kodu.
