Programare cu un agent AI

Inteligența artificială (AI) a schimbat fundamental modul în care programăm. Agenții AI pot genera, optimiza și chiar ajuta la depanarea codului. Cu toate acestea, există câteva limitări pe care programatorii trebuie să le țină cont atunci când lucrează cu AI.

Probleme cu ordinea și duplicarea

Agenții AI au dificultăți cu ordinea corectă a codului. De exemplu, pot plasa inițializări la sfârșitul unui fișier, ceea ce provoacă erori de rulare. În plus, AI poate defini fără ezitare mai multe versiuni ale aceleiași clase sau funcții într-un proiect, ceea ce duce la conflicte și confuzie.

O platformă de cod cu memorie și structură de proiect ajută

O soluție pentru aceasta este utilizarea platformelor de cod AI care pot gestiona memoria și structurile de proiect. Acest lucru ajută la menținerea consistenței în proiecte complexe. Din păcate, aceste funcții nu sunt întotdeauna aplicate consecvent. Prin urmare, AI poate pierde coerența unui proiect și poate introduce duplicări nedorite sau dependențe incorecte în timpul programării.

Majoritatea platformelor de codare AI lucrează cu așa-numitele instrumente pe care modelul lingvistic mare le poate apela. Aceste instrumente se bazează pe un protocol standard deschis (MCP). Este, de asemenea, posibil să conectați un IDE, cum ar fi Visual Code, la un agent de codare AI. Eventual, puteți configura un LLM local cu llama sau ollama și alegeți un Server MCP pentru a vă integra. Modelele pot fi găsite pe huggingface.

Extensiile IDE sunt indispensabile

Pentru a gestiona mai bine codul generat de AI, dezvoltatorii pot utiliza extensii IDE care monitorizează corectitudinea codului. Instrumente precum linters, verificatoare de tip și instrumente avansate de analiză a codului ajută la detectarea și corectarea erorilor în stadii incipiente. Ele reprezintă o completare esențială a codului generat de AI pentru a asigura calitatea și stabilitatea.

Cauza erorilor repetitive: contextul și rolul în API-uri

Unul dintre principalele motive pentru care agenții AI continuă să repete erori se datorează modului în care AI interpretează API-urile. Modelele AI au nevoie de context și de o descriere clară a rolului pentru a genera cod eficient. Acest lucru înseamnă că prompturile trebuie să fie complete: nu trebuie să conțină doar cerințele funcționale, ci și să expliciteze rezultatul așteptat și condițiile limită. Pentru a facilita acest lucru, puteți salva prompturile în format standard (MDC) și le puteți trimite standard către AI. Acest lucru este util în special pentru regulile generice de programare pe care le utilizați și pentru cerințele funcționale și tehnice și structura proiectului dumneavoastră.

Instrumente precum FAISS și LangChain ajută

Produse precum FAISS și LangChain oferă soluții pentru ca AI să gestioneze mai bine contextul. FAISS, de exemplu, ajută la căutarea și recuperarea eficientă a fragmentelor de cod relevante, în timp ce LangChain ajută la structurarea codului generat de AI și la menținerea contextului într-un proiect mai mare. Dar și aici, puteți configura singur local cu baze de date RAC.

Concluzie: util, dar încă nu autonom

AI este un instrument puternic pentru programatori și poate ajuta la accelerarea proceselor de dezvoltare. Cu toate acestea, nu este încă capabil să proiecteze și să construiască singur o bază de cod mai complexă fără control uman. Programatorii ar trebui să considere AI ca un asistent care poate automatiza sarcini și poate genera idei, dar care are încă nevoie de îndrumare și corectare pentru a obține un rezultat bun.

Contactați-ne la contact pentru a vă ajuta să configurați mediul de dezvoltare pentru a ajuta echipele să profite la maximum de mediul de dezvoltare și să se ocupe mai mult de ingineria cerințelor și de proiectare decât de depanare și scriere de cod.