Программирование с помощью AI-агента
Искусственный интеллект (AI) фундаментально изменил способ, которым мы программируем. AI-агенты могут генерировать код, оптимизировать его и даже помогать с отладкой. Тем не менее существуют ограничения, которые программисты должны учитывать при работе с AI.
Проблемы с порядком и дублированием
AI-агентам сложно правильно соблюдать порядок в коде. Например, они могут поместить инициализации в конце файла, что приводит к ошибкам во время выполнения. Кроме того, AI без колебаний может определить несколько версий одного и того же класса или функции в проекте, что вызывает конфликты и путаницу.
Платформа для кода с памятью и структурой проекта помогает
Решением может быть использование AI-платформ для кода, которые умеют управлять памятью и структурой проекта. Это помогает поддерживать согласованность в сложных проектах. К сожалению, эти функции не всегда применяются последовательно. В результате AI может терять целостность проекта и вводить нежелательные дублирования или неверные зависимости во время разработки.
Большинство платформ для AI-кодирования работают с так называемыми инструментами, которые могут вызывать large language model. Эти инструменты основаны на открытом стандартизованном протоколе (MCP). Также возможно подключить AI-кодирующего агента к IDE, такой как Visual Code. При желании вы можете развернуть локально LLM с помощью llama или ollama и выбрать MCP-сервер для интеграции. NetCare создала MCP-сервер чтобы помогать с отладкой и управлением базовой (Linux) системой. Удобно, если вы хотите сразу развернуть код в продакшен.
Модели можно найти на huggingface.
Расширения для IDE незаменимы
Чтобы лучше управлять кодом, сгенерированным AI, разработчики могут использовать расширения IDE, которые следят за корректностью кода. Инструменты, такие как линтеры, проверщики типов и продвинутые средства анализа кода, помогают выявлять и исправлять ошибки на ранних этапах. Они являются важным дополнением к AI-сгенерированному коду для обеспечения качества и стабильности.
Причина повторяющихся ошибок: контекст и роль в API
Одна из основных причин, по которой AI-агенты продолжают повторять ошибки, заключается в том, как они интерпретируют AI API. Моделям AI нужна контекстная информация и чёткое описание роли, чтобы генерировать эффективный код. Это означает, что промпты должны быть полными: они должны содержать не только функциональные требования, но и ожидаемый результат и граничные условия в явном виде. Чтобы упростить это, можно сохранять промпты в стандартном формате (MDC) и отправлять их по умолчанию вместе с запросом к AI. Это особенно полезно для общих правил программирования, которые вы применяете, а также для описания функциональных и технических требований и структуры проекта.
Такие инструменты, как FAISS и LangChain, помогают
Продукты, такие как FAISS и LangChain предлагают решения, чтобы ИИ лучше работал с контекстом. Например, FAISS помогает эффективно искать и извлекать релевантные фрагменты кода, а LangChain помогает структурировать сгенерированный ИИ код и сохранять контекст в рамках крупного проекта. Но и здесь вы при желании можете развернуть всё локально с использованием баз данных RAC.
Вывод: полезно, но ещё не автономно
ИИ — мощный инструмент для программистов и может ускорять процессы разработки. Тем не менее он пока не способен самостоятельно проектировать и строить сложную кодовую базу без человеческого контроля. Программисты должны рассматривать ИИ как ассистента, который автоматизирует задачи и генерирует идеи, но которому всё ещё необходимо руководство и корректировка для получения качественного результата.
Возьмите контакт на себя помощь в настройке среды разработки, чтобы команды могли максимально использовать её и больше заниматься инженерией требований и проектированием, а не отладкой и написанием кода.
