Programovanie s AI agentom
Umelá inteligencia (AI) zásadne zmenila spôsob, akým programujeme. AI agenti dokážu generovať kód, optimalizovať ho a dokonca pomáhať pri odstraňovaní chýb. Napriek tomu existujú určité obmedzenia, ktoré by si programátori mali uvedomiť pri práci s AI.
Problémy s poradím a duplicitou
AI agenti majú problémy so správnym poradím kódu. Napríklad môžu umiestniť inicializácie na koniec súboru, čo spôsobuje chyby za behu. Okrem toho môže AI bez váhania definovať viacero verzií tej istej triedy alebo funkcie v rámci projektu, čo vedie ku konfliktom a zmätkom.
Kódovacia platforma s pamäťou a štruktúrou projektu pomáha
Riešením je použitie AI kódovacích platforiem, ktoré dokážu spravovať pamäť a štruktúry projektu. To pomáha udržať konzistentnosť v zložitých projektoch. Žiaľ, tieto funkcie nie sú vždy dôsledne implementované. V dôsledku toho sa môže stať, že AI stratí súdržnosť projektu a počas programovania zavedie nežiaduce duplikácie alebo nesprávne závislosti.
Väčšina AI kódovacích platforiem pracuje s takzvanými nástrojmi, ktoré môže volať veľký jazykový model (LLM). Tieto nástroje sú založené na otvorenom štandardnom protokole (MCP). Je teda možné pripojiť AI kódovacieho agenta k IDE, ako je Visual Code. Prípadne si môžete lokálne nastaviť LLM s llama z Ollamy a vyberiete si MCP server s ktorým sa má integrovať. Modely nájdete na huggingface.
Rozšírenia IDE sú nevyhnutné
Na lepšiu správu kódu generovaného umelou inteligenciou (AI) môžu vývojári využívať rozšírenia integrovaného vývojového prostredia (IDE), ktoré dohliadajú na správnosť kódu. Nástroje ako lintery, typové kontroly a pokročilé nástroje na analýzu kódu pomáhajú včas odhaliť a opraviť chyby. Predstavujú nevyhnutný doplnok ku kódu generovanému AI na zabezpečenie jeho kvality a stability.
Príčina opakujúcich sa chýb: kontext a rola v API
Jedným z hlavných dôvodov, prečo agenti AI neustále opakujú chyby, je spôsob, akým AI interpretuje API. Modely AI potrebujú kontext a jasný opis úlohy, aby mohli generovať efektívny kód. To znamená, že výzvy (prompty) musia byť úplné: mali by obsahovať nielen funkčné požiadavky, ale aj explicitne uvádzať očakávaný výsledok a okrajové podmienky. Na uľahčenie tohto procesu môžete výzvy uložiť v štandardnom formáte (MDC) a automaticky ich posielať AI. To je obzvlášť užitočné pre všeobecné programovacie pravidlá, ktoré používate, ako aj pre funkčné a technické požiadavky a štruktúru vášho projektu.
Nástroje ako FAISS a LangChain pomáhajú
Produkty ako FAISS a LangChain ponúkajú riešenia na lepšiu prácu AI s kontextom. Napríklad FAISS pomáha pri efektívnom vyhľadávaní a získavaní relevantných úryvkov kódu, zatiaľ čo LangChain pomáha pri štruktúrovaní kódu generovaného AI a udržiavaní kontextu v rámci väčšieho projektu. Aj tu však máte možnosť nastaviť si to lokálne pomocou databáz RAC (Retrieval-Augmented Generation).
Záver: užitočné, ale ešte nie samostatné
AI je výkonný nástroj pre programátorov a môže pomôcť urýchliť vývojové procesy. Napriek tomu ešte nie je skutočne schopný samostatne navrhnúť a vybudovať zložitejší kód bez ľudského dohľadu. Programátori by mali AI vnímať ako asistenta, ktorý dokáže automatizovať úlohy a generovať nápady, ale ktorý stále potrebuje vedenie a korekciu, aby dosiahol dobrý výsledok.
Kontaktujte kontakt nás, aby sme pomohli nastaviť vývojové prostredie a pomôcť tímom vyťažiť maximum z vývojového prostredia a viac sa sústrediť na inžiniering požiadaviek a dizajn, než na ladenie a písanie kódu.
