Programiranje z AI agentom
Umetna inteligenca (UI) je temeljito spremenila način, kako programiramo. Agenti UI lahko ustvarjajo kodo, jo optimizirajo in celo pomagajo pri odpravljanju napak. Vendar obstajajo nekatere omejitve, ki jih morajo programerji upoštevati pri delu z UI.
Težave z zaporedjem in podvajanjem
Agenti UI imajo težave s pravilnim zaporedjem kode. Na primer, inicializacije lahko postavijo na konec datoteke, kar povzroči napake pri zagonu. Poleg tega lahko UI brez oklevanja definira več različic istega razreda ali funkcije znotraj projekta, kar vodi do konfliktov in zmede.
Platforma s kodo, ki ohranja spomin in projektno strukturo, pomaga
Rešitev za to je uporaba platform za kodo UI, ki lahko upravljajo pomnilnik in strukture projektov. To pomaga ohranjati doslednost v kompleksnih projektih. Na žalost te funkcije niso vedno dosledno uporabljene. Zato se lahko zgodi, da UI izgubi kohezijo projekta in med programiranjem uvede neželene podvojitve ali napačne odvisnosti.
Večina platform za kodo UI deluje z uporabo tako imenovanih orodij, ki jih lahko kliče velikojezični model (LLM). Ta orodja temeljijo na odprtem standardnem protokolu (MCP). Zato je mogoče IDE, kot je Visual Code, povezati z agentom za kodo UI. Po želji lahko lokalno nastavite LLM z llama ollame in izberite MCP strežniku za integracijo. Modele najdete na huggingface.
Razširitve IDE so nepogrešljive
Za boljše upravljanje kode, ki jo ustvari umetna inteligenca (UI), lahko razvijalci uporabljajo razširitve IDE, ki nadzorujejo pravilnost kode. Orodja, kot so lintri, preverjalniki tipov in napredna orodja za analizo kode, pomagajo pri zgodnjem odkrivanju in popravljanju napak. Ti so bistven dodatek k kodi, ustvarjeni z UI, saj zagotavljajo kakovost in stabilnost.
Vzrok za ponavljajoče se napake: kontekst in vloga v API-jih
Eden glavnih razlogov, zakaj agenti UI še naprej ponavljajo napake, je način, kako UI interpretirajo API-je. Modeli UI potrebujejo kontekst in jasno opisan nabor nalog, da ustvarijo učinkovito kodo. To pomeni, da morajo biti pozivi (prompts) popolni: ne smejo vsebovati le funkcionalnih zahtev, temveč morajo izrecno navesti tudi pričakovani rezultat in robne pogoje. Za lažjo uporabo lahko pozive shranite v standardni obliki (MDC) in jih samodejno pošilate UI. To je še posebej koristno za splošna pravila programiranja, ki jih uporabljate, ter za funkcionalne in tehnične zahteve in strukturo vašega projekta.
Orodja, kot sta FAISS in LangChain, pomagajo
Izdelki, kot so FAISS in LangChain ponujajo rešitve za boljše obvladovanje konteksta pri UI. FAISS na primer pomaga pri učinkovitem iskanju in pridobivanju ustreznih delov kode, medtem ko LangChain pomaga pri strukturiranju kode, ustvarjene z UI, in ohranjanju konteksta v okviru večjega projekta. Vendar pa lahko tudi tukaj po potrebi vzpostavite lastno lokalno rešitev z bazami podatkov RAC.
Zaključek: Uporabno, a še ne samostojno
Umetna inteligenca (UI) je zmogljivo orodje za programerje in lahko pomaga pospešiti razvojne procese. Vendar pa še vedno ni sposobna samostojno zasnovati in zgraditi kompleksnejše kodne baze brez človeškega nadzora. Programerji bi morali UI obravnavati kot asistenta, ki lahko avtomatizira naloge in generira ideje, vendar še vedno potrebuje usmerjanje in popravke za doseganje dobrega rezultata.
Stopite stik za pomoč pri nastavitvi razvojnega okolja, da bi ekipe lahko kar najbolje izkoristile razvojno okolje in se bolj osredotočale na inženiring zahtev in načrtovanje kot na odpravljanje napak in pisanje kode.
