Yapay Zeka Aracısıyla Programlama

Yapay zeka (AI), programlama şeklimizi temelden değiştirdi. Yapay zeka aracılar kod üretebilir, optimize edebilir ve hatta hata ayıklamaya yardımcı olabilir. Yine de, programcıların yapay zeka ile çalışırken akılda tutması gereken bazı sınırlamalar vardır.

Sıralama ve Tekrarlama Sorunları

Yapay zeka aracılar, kodun doğru sıralamasıyla mücadele eder. Örneğin, başlatmaları bir dosyanın sonuna yerleştirebilirler, bu da çalışma zamanı hatalarına neden olur. Ayrıca, yapay zeka, bir proje içinde aynı sınıfın veya fonksiyonun birden fazla sürümünü tereddüt etmeden tanımlayabilir, bu da çatışmalara ve kafa karışıklığına yol açar.

Belleği ve Proje Yapısını Yöneten Bir Kod Platformu Yardımcı Olur

Bunun bir çözümü, belleği ve proje yapılarını yönetebilen yapay zeka kod platformlarını kullanmaktır. Bu, karmaşık projelerde tutarlılığın korunmasına yardımcı olur. Ne yazık ki, bu özellikler her zaman tutarlı bir şekilde uygulanmaz. Bu nedenle, yapay zekanın bir projenin uyumunu kaybetmesi ve programlama sırasında istenmeyen tekrarlamalar veya yanlış bağımlılıklar getirmesi mümkündür.

Çoğu yapay zeka kodlama platformu, büyük dil modelinin çağırabileceği sözde araçlarla çalışır. Bu araçlar açık bir standart protokol (MCP) üzerine kuruludur. Bu nedenle, Visual Code gibi bir IDE’yi bir yapay zeka 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

Yapay zeka tarafından üretilen kodu daha iyi yönetmek için geliştiriciler, kod doğruluğunu denetleyen IDE uzantılarını kullanabilirler. Linter’lar, tür denetleyiciler ve gelişmiş kod analizi araçları gibi araçlar, hataları erken aşamada tespit etmeye ve düzeltmeye yardımcı olur. Kaliteyi ve kararlılığı sağlamak için yapay zeka tarafından üretilen koda temel bir katkı sağlarlar.

Tekrarlayan Hataların Nedeni: API’lerde Bağlam ve Rol

Yapay zeka aracılarının hataları tekrarlamasının en önemli nedenlerinden biri, yapay zekanın API’leri yorumlama biçimidir. Yapay zeka modellerinin etkili kod üretmesi için bağlama ve net bir rol açıklamasına ihtiyacı vardır. Bu, istemlerin eksiksiz olması gerektiği anlamına gelir: yalnızca işlevsel gereksinimleri değil, aynı zamanda beklenen çıktıyı ve sınır koşullarını da açıkça belirtmelidirler. Bunu kolaylaştırmak için istemleri standart biçimde (MDC) kaydedebilir ve yapay zekaya standart olarak gönderebilirsiniz. Bu, özellikle kullandığınız genel programlama kuralları, işlevsel ve teknik gereksinimler ve projenizin yapısı için kullanışlıdır.

FAISS ve LangChain Gibi Araçlar Yardımcı Olur

FAISS ve LangChain gibi ürünler, yapay zekanın bağlamla daha iyi başa çıkması için çözümler sunar. Örneğin, FAISS ilgili kod parçacıklarını verimli bir şekilde aramak ve almak için yardımcı olurken, LangChain yapay zeka tarafından üretilen kodu yapılandırmaya ve daha büyük bir projede bağlamı korumaya yardımcı olur. Ancak burada da RAC veritabanlarıyla isteğe bağlı olarak yerel olarak kurabilirsiniz.

Sonuç: Faydalı, Ancak Henüz Bağımsız Değil

Yapay zeka, programcılar için güçlü bir araçtır ve geliştirme süreçlerini hızlandırmaya yardımcı olabilir. Ancak, insan kontrolü olmadan daha karmaşık bir kod tabanını bağımsız olarak tasarlamak ve oluşturmak için henüz tam olarak yetenekli değildir. Programcılar, yapay zekayı görevleri otomatikleştirebilen ve fikir üretebilen, ancak iyi bir sonuç elde etmek için hala rehberlik ve düzeltmeye ihtiyaç duyan bir asistan olarak görmelidir.

Geliştirme ortamını kurmaya yardımcı olmak, ekiplerin geliştirme ortamından en iyi şekilde yararlanmalarını sağlamak ve gereksinim mühendisliği ve tasarıma hata ayıklama ve kod yazmaktan daha fazla zaman ayırmalarını sağlamak için iletişim kurun.