Программирование с ИИ-агентом
Искусственный интеллект (ИИ) коренным образом изменил наш подход к программированию. ИИ-агенты могут генерировать код, оптимизировать его и даже помогать в отладке. Тем не менее, существуют некоторые ограничения, которые программисты должны учитывать при работе с ИИ.
Проблемы с порядком и дублированием
ИИ-агентам сложно соблюдать правильную последовательность кода. Например, они могут размещать инициализацию в конце файла, что вызывает ошибки времени выполнения. Кроме того, ИИ может без колебаний определять несколько версий одного и того же класса или функции в рамках проекта, что приводит к конфликтам и путанице.
Платформа кода с памятью и структурой проекта помогает
Решением этой проблемы является использование ИИ-платформ для кодирования, которые могут управлять памятью и структурой проекта. Это помогает поддерживать согласованность в сложных проектах. К сожалению, эти функции не всегда применяются последовательно. В результате ИИ может потерять целостность проекта и вносить нежелательные дубликаты или некорректные зависимости в процессе программирования.
Большинство платформ для кодирования на базе ИИ работают с так называемыми инструментами, которые может вызывать большая языковая модель (LLM). Эти инструменты основаны на открытом стандартном протоколе (MCP). Поэтому возможно подключить ИИ-агента для кодирования к среде разработки (IDE), такой как Visual Code. При желании вы можете локально настроить LLM с Llama ollama и выберите сервере MCP для интеграции. Модели можно найти на Hugging Face.
Расширения IDE незаменимы
Для лучшего управления кодом, сгенерированным ИИ, разработчики могут использовать расширения IDE, которые контролируют корректность кода. Такие инструменты, как линтеры, проверки типов и расширенные инструменты анализа кода, помогают обнаруживать и исправлять ошибки на ранних этапах. Они являются важным дополнением к коду, сгенерированному ИИ, для обеспечения его качества и стабильности.
Причина повторяющихся ошибок: контекст и роль в API
Одна из основных причин, по которой агенты ИИ продолжают допускать ошибки, кроется в том, как ИИ интерпретирует API. Моделям ИИ требуются контекст и четкое описание роли для генерации эффективного кода. Это означает, что подсказки (промпты) должны быть полными: они должны содержать не только функциональные требования, но и явно указывать ожидаемый результат и граничные условия. Чтобы упростить это, вы можете сохранять подсказки в стандартном формате (MDC) и автоматически отправлять их в ИИ. Это особенно полезно для общих правил программирования, которые вы используете, а также для функциональных и технических требований и структуры вашего проекта.
Такие инструменты, как FAISS и LangChain, помогают
Такие продукты, как FAISS и LangChain предлагают решения для лучшей работы ИИ с контекстом. Например, FAISS помогает эффективно искать и извлекать соответствующие фрагменты кода, в то время как LangChain помогает структурировать код, сгенерированный ИИ, и сохранять контекст в рамках более крупного проекта. Но и здесь вы можете настроить это локально с помощью баз данных RAC.
Вывод: полезно, но пока не автономно
ИИ — мощный инструмент для программистов, способный ускорить процессы разработки. Тем не менее, он пока не в состоянии самостоятельно спроектировать и создать сложную кодовую базу без контроля со стороны человека. Программисты должны рассматривать ИИ как помощника, который может автоматизировать задачи и генерировать идеи, но который все еще нуждается в руководстве и корректировке для достижения наилучшего результата.
Свяжитесь контакт с нами, чтобы помочь настроить среду разработки, чтобы команды могли максимально использовать ее потенциал и уделять больше времени проектированию требований и архитектуре, а не отладке и написанию кода.
