Programovanie s AI Agentom
Umelá inteligencia (AI) zásadne zmenila spôsob, akým programujeme. AI agenti dokážu generovať kód, optimalizovať ho a dokonca pomáhať s odstraňovaním chýb. Napriek tomu existuje niekoľko obmedzení, ktoré by mali programátori mať na pamäti 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 má AI tendenciu bez zaváhania definovať viacero verzií tej istej triedy alebo funkcie v rámci projektu, čo vedie ku konfliktom a zmäteniu.
Pomôže kódovacia platforma s pamäťou a štruktúrou projektu
Riešením tohto problému je používanie AI kódovacích platforiem, ktoré dokážu spravovať pamäť a štruktúry projektu. To pomáha udržiavať konzistenciu v zložitých projektoch. Ľiaľom je, že tieto funkcie nie sú vždy konzistentne aplikované. V dôsledku toho sa môže stať, že AI stratí súhru projektu a pri programovaní zavedie nežiadané duplicity alebo nesprávne závislosti.
Väčšina AI kódovacích platforiem pracuje s tzv. nástrojmi, ktoré dokážu vyvolať rozsiahly jazykový model (LLM). Tieto nástroje sú založené na otvoreném štandardnom protokole (MCP). Je teda možné pripojiť k IDE, ako je Visual Code, AI kódovacieho agenta. Prípadne si môžete lokálne nastaviť LLM s llama z Ollamy a vyberiete si MCP server na integráciu. NetCare vytvoril MCP server nástroj, ktorý pomáha s ladenie a správou základného (linuxového) systému. Užitočné, ak chcete kód spustiť priamo naživo.
Modely nájdete na huggingface.
Rozšírenia IDE sú nevyhnutné
Na lepšiu správu kódu generovaného umelou inteligenciou môžu vývojári využívať rozšírenia IDE, ktoré monitorujú správnosť kódu. Nástroje ako lintery, kontrolóri typov a pokročilé nástroje na analýzu kódu pomáhajú včas odhaliť a opraviť chyby. Predstavujú nevyhnutný doplnok ku kódu generovanému AI na zabezpečenie 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 interpretujú API umelej inteligencie. 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 ukladať v štandardnom formáte (MDC) a štandardne ich posielať AI. To je obzvlášť užitočné pre všeobecné pravidlá programovania, 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 si však môžete prípadne nastaviť lokálne riešenie pomocou databáz RAC.
Záver: užitočné, ale zatiaľ nie samostatné
AI je mocný nástroj pre programátorov a môže pomôcť urýchliť vývojové procesy. Napriek tomu ešte nie je skutočne schopný samostatne navrhnúť a vybudovať zložitejší kód bez ľudskej kontroly. Programátori by mali AI považovať za asistenta, ktorý dokáže automatizovať úlohy a generovať nápady, ale stále potrebuje vedenie a korekciu, aby dosiahol dobrý výsledok.
Zoberte nás sa, aby pomohla nastaviť vývojové prostredie a pomohla tímom vyťažiť maximum z vývojového prostredia a viac sa zamerať na inžiniering požiadaviek a dizajn, než na ladenie a písanie kódu.
