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 в отладке. 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 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 платформ кода на базе ИИ, 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 внести нежелательные дубликаты или некорректные зависимости в процессе программирования.
Большинство платформ кодирования на базе ИИ 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 Ollama, а затем выберите сервер MCP для интеграции. NetCare разработала сервер MCP инструмент, который помогает в отладке и управлении базовой (linux) системой. Это полезно, если вы хотите немедленно запустить код в реальном времени.
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, 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 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, 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.
Возьмите контакт на себя задачу помочь настроить среду разработки, чтобы команды могли максимально использовать среду разработки и больше заниматься инженерией требований и проектированием, а не отладкой и написанием кода.
