Программирование с помощью ИИ-агента
Искусственный интеллект (ИИ) коренным образом изменил то, как мы программируем. ИИ-агенты могут генерировать код, оптимизировать его и даже помогать с отладкой. Тем не менее, существуют некоторые ограничения, которые программисты должны учитывать при работе с ИИ.
Проблемы с порядком и дублированием
ИИ-агентам трудно соблюдать правильный порядок кода. Например, они могут размещать инициализации 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 платформ для ИИ-кодирования, которые могут управлять памятью и структурами проектов. Это помогает поддерживать согласованность в сложных проектах. К сожалению, эти функции не всегда применяются последовательно. В результате ИИ может потерять целостность проекта и внести нежелательные дубликаты или некорректные зависимости в процессе программирования.
Большинство платформ для ИИ-кодирования работают с так называемыми инструментами, которые могут вызывать большую языковую модель (LLM). Эти инструменты основаны на открытом стандартном протоколе (MCP). Таким образом, можно подключить ИИ-агента для кодирования к среде разработки, такой как Visual Code. При желании вы можете локально настроить LLM с помощью llama и выберите сервер MCP для интеграции. NetCare разработала сервер MCP инструмент, который помогает с отладкой и управлением базовой (linux) системой. Полезно, если вы хотите немедленно запустить код в эксплуатацию.
Модели можно найти на huggingface.
Расширения IDE незаменимы
Чтобы лучше управлять кодом, сгенерированным ИИ, разработчики могут использовать расширения IDE, которые контролируют корректность кода. Такие инструменты, как линтеры, средства проверки типов и расширенные инструменты анализа кода, помогают обнаруживать и исправлять ошибки на ранних стадиях. Они являются незаменимым дополнением к коду, сгенерированному ИИ, для обеспечения его качества и стабильности.
Причина повторяющихся ошибок: контекст и роль в API
Одной из основных причин, по которой агенты ИИ продолжают повторять ошибки, является то, 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 пограничные условия. Чтобы упростить это, вы можете сохранять подсказки в стандартном формате (MDC) и по умолчанию 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 поддерживать контекст в рамках более крупного проекта. Но и здесь вы можете настроить это локально с помощью баз данных RAC.
Вывод: полезно, но пока не самостоятельно
ИИ — мощный инструмент для программистов, который может помочь ускорить процессы разработки. Тем не менее, он еще не способен самостоятельно спроектировать и создать сложную кодовую базу без человеческого контроля. Программисты должны рассматривать ИИ как помощника, который может автоматизировать задачи и генерировать идеи, но которому все еще требуется руководство и исправления для достижения хорошего результата.
Связаться связаться для помощи в настройке среды разработки, чтобы помочь командам максимально использовать среду разработки и больше заниматься инженерией требований и проектированием, чем отладкой и написанием кода.
