Bir Yapay Zeka Aracısı ile Programlama

Yapay zeka (YZ), programlama şeklimizi temelden değiştirdi. YZ ajanları kod üretebilir, optimize edebilir ve hatta hata ayıklamaya yardımcı olabilir. Ancak, programcıların YZ ile çalışırken akılda tutması gereken bazı sınırlamalar vardır.

Sıralama ve çoğaltma sorunları

YZ ajanları, kodun doğru sırasıyla ilgili sorunlar yaşar. Örneğin, başlatmaları bir dosyanın sonuna yerleştirebilirler, bu da çalışma zamanı hatalarına neden olur. Ek olarak, YZ, aynı sınıfın veya işlevin birden çok sürümünü bir proje içinde tereddüt etmeden tanımlayabilir, bu da çakışmalara ve karışıklığa yol açar.

Bellek ve proje yapısına sahip bir kod platformu yardımcı olur

Bunun bir çözümü, bellek ve proje yapılarını yönetebilen YZ kod platformlarını kullanmaktır. Bu, karmaşık projelerde tutarlılığın korunmasına yardımcı olur. Ne yazık ki, bu işlevler her zaman tutarlı bir şekilde uygulanmaz. Sonuç olarak, YZ, programlama sırasında bir projenin tutarlılığını kaybedebilir ve istenmeyen çoğaltmalar veya yanlış bağımlılıklar ekleyebilir.

Çoğu YZ kodlama platformu, büyük dil modelinin çağırabileceği sözde araçlarla çalışır. Bu araçlar açık bir standart protokole (MCP) dayanmaktadır. Bu nedenle, Visual Code gibi bir IDE’yi bir YZ kodlama aracısına bağlamak mümkündür. İsteğe bağlı olarak, llama veya ollama ile yerel olarak bir LLM kurabilir ve entegre etmek için bir MCP sunucusu seçebilirsiniz. Modeller huggingface‘de bulunabilir.

IDE uzantıları vazgeçilmezdir

YZ tarafından oluşturulan kodu daha iyi yönetmek için geliştiriciler, kod doğruluğunu denetleyen IDE uzantılarını kullanabilirler. Linterler, tür denetleyicileri ve gelişmiş kod analiz araçları gibi araçlar, hataları erken tespit etmeye ve düzeltmeye yardımcı olur. Kaliteyi ve kararlılığı sağlamak için YZ tarafından oluşturulan koda önemli bir ektirler.

Tekrarlayan hataların nedeni: API’lerde bağlam ve rol

YZ ajanlarının hataları tekrarlamaya devam etmesinin ana nedenlerinden biri, YZ’nin API’leri yorumlama şeklidir. YZ modellerinin etkili kod oluşturmak için bağlama ve net bir rol tanımına ihtiyacı vardır. Bu, istemlerin eksiksiz olması gerektiği anlamına gelir: yalnızca işlevsel gereksinimleri değil, aynı zamanda beklenen sonucu ve kısıtlamaları da açıkça belirtmelidirler. Bunu kolaylaştırmak için, istemleri standart biçimde (MDC) kaydedebilir ve YZ’ye standart olarak gönderebilirsiniz. Bu, kullandığınız genel programlama kuralları ve projenizin işlevsel ve teknik gereksinimleri ve yapısı için özellikle kullanışlıdır.

FAISS ve LangChain gibi araçlar yardımcı olur

FAISS ve LangChain gibi ürünler, YZ’nin bağlamı daha iyi işlemesi için çözümler sunar. Örneğin FAISS, ilgili kod parçacıklarını verimli bir şekilde aramaya ve almaya yardımcı olurken, LangChain, YZ tarafından oluşturulan kodu yapılandırmaya ve daha büyük bir proje içinde bağlamı korumaya yardımcı olur. Ancak burada da, RAC veritabanları ile yerel olarak kendiniz kurabilirsiniz.

Sonuç: kullanışlı, ancak henüz bağımsız değil

YZ, programcılar için güçlü bir araçtır ve geliştirme süreçlerini hızlandırmaya yardımcı olabilir. Ancak, insan kontrolü olmadan daha karmaşık bir kod tabanını bağımsız olarak tasarlayacak ve inşa edecek durumda değildir. Programcılar, YZ’yi görevleri otomatikleştirebilen ve fikirler üretebilen bir asistan olarak görmelidir, ancak iyi bir sonuç elde etmek için hala rehberliğe ve düzeltmeye ihtiyaç duyar.

Ekiplerin geliştirme ortamından en iyi şekilde yararlanmalarına ve hata ayıklama ve kod yazmaktan çok gereksinim mühendisliği ve tasarımla daha fazla ilgilenmelerine yardımcı olmak için geliştirme ortamını kurmak için iletişime geçin.