Codare cu un AI

Programare cu un Agent AI

Artificial intelligence (AI) heeft de manier waarop we programmeren fundamenteel veranderd. AI-agents kunnen code genereren, optimaliseren en zelfs helpen bij debugging. Toch zijn er enkele beperkingen die programmeurs in gedachten moeten houden bij het werken met AI.

Probleme de ordine și duplicare

AI-agents hebben moeite met de juiste volgorde van code. Ze kunnen bijvoorbeeld initialisaties aan het einde van een bestand plaatsen, wat runtime-fouten veroorzaakt. Daarnaast kan AI zonder aarzeling meerdere versies van dezelfde klasse of functie definiëren binnen een project, wat tot conflicten en verwarring leidt.

O platformă de cod cu memorie și structură de proiect ajută

Een oplossing hiervoor is het gebruik van AI-codeplatforms die geheugen en projectstructuren kunnen beheren. Dit helpt bij het bewaren van consistentie in complexe projecten. Helaas worden deze functies niet altijd consequent toegepast. Hierdoor kan het voorkomen dat de AI de samenhang van een project verliest en ongewenste duplicaties of incorrecte afhankelijkheden introduceert tijdens het programmeren.

De meeste AI coding platformen werken met zogenaamde tools die het large language model aan kan roepen. Die tools zijn gebaseerd op een open standaard protocol (MCP).  Het is dan ook mogelijk om aan een IDE zoals Visual Code aan een AI coding agent te koppelen. Eventueel kan je lokaal een LLM opzetten met llama de ollama și alegeți un server MCP cu care să vă integrați. NetCare a creat server MCP un instrument pentru a ajuta la depanare și la gestionarea sistemului subiacent (linux). Util atunci când doriți să puneți codul direct în producție.
Modelele pot fi găsite pe huggingface.

Extensiile IDE sunt indispensabile

Pentru a gestiona mai bine codul generat de AI, dezvoltatorii pot folosi extensii IDE care monitorizează corectitudinea codului. Instrumente precum linterele, verificatoarele de tipuri și instrumentele avansate de analiză a codului ajută la detectarea și corectarea erorilor în stadii incipiente. Acestea reprezintă un supliment esențial la codul generat de AI pentru a asigura calitatea și stabilitatea acestuia.

Cauza erorilor repetitive: context și rol în API-uri

Unul dintre motivele principale pentru care agenții AI continuă să repete erori constă în modul în care AI-ul interpretează API-urile. Modelele AI necesită context și o descriere clară a rolului pentru a genera cod eficient. Acest lucru înseamnă că solicitările (prompturile) trebuie să fie complete: ele trebuie să includă nu doar cerințele funcționale, ci și să specifice explicit rezultatul așteptat și condițiile limită. Pentru a facilita acest lucru, puteți stoca solicitările într-un format standard (MDC) și să le trimiteți automat către AI. Acest lucru este deosebit de util pentru regulile de programare generice pe care le aplicați, precum și pentru cerințele funcționale și tehnice și structura proiectului dumneavoastră.

Instrumente precum FAISS și LangChain ajută

Produse precum FAISS și LangChain oferă soluții pentru a ajuta AI-ul să gestioneze mai bine contextul. De exemplu, FAISS ajută la căutarea și regăsirea 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 opta să le configurați local folosind baze de date RAC.

Concluzie: util, dar încă nu independent

AI este un instrument puternic pentru programatori și poate ajuta la accelerarea proceselor de dezvoltare. Cu toate acestea, încă nu este cu adevărat capabil să proiecteze și să construiască singur o bază de cod mai complexă fără supraveghere umană. Programatorii ar trebui să considere AI-ul ca pe un asistent care poate automatiza sarcini și genera idei, dar care are în continuare nevoie de îndrumare și corecție pentru a ajunge la un rezultat bun.

Contactați-ne contact pentru a ajuta la configurarea mediului de dezvoltare, pentru a sprijini echipele să obțină maximum din mediul de dezvoltare și să se concentreze mai mult pe ingineria cerințelor și proiectare decât pe depanare și scrierea de cod.

 

Gerard

Gerard este activ ca și consultant și manager AI. Cu multă experiență la organizații mari, el poate desluși un subiect foarte repede și poate lucra spre o soluție. Combinat cu o pregătire economică, el asigură alegeri responsabile din punct de vedere comercial.