Bir Yapay Zeka Aracısı ile Programlama

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

Sıra ve çoğaltma sorunları

YZ ajanları kodun doğru sırasını sağlamakta zorlanır. Örneğin, başlatmaları bir dosyanın sonuna koyabilirler, bu da çalışma zamanı hatalarına neden olur. Ayrıca, YZ tereddüt etmeden aynı sınıfın veya fonksiyonun birden fazla versiyonunu bir proje içinde tanımlayabilir, bu da çatışmalara ve karışıklığa yol açar.

Hafıza ve proje yapısı olan bir kod platformu yardımcı olur

Bunun bir çözümü, hafıza ve proje yapılarını yönetebilen YZ kod platformları kullanmaktır. Bu, karmaşık projelerde tutarlılığı korumaya yardımcı olur. Ne yazık ki, bu özellikler her zaman tutarlı şekilde uygulanmaz. Bu nedenle YZ, bir projenin bütünlüğünü kaybedebilir ve programlama sırasında istenmeyen çoğaltmalar veya yanlış bağımlılıklar oluşturabilir.

Çoğu YZ kodlama platformu, büyük dil modelini çağırabilen araçlarla çalışır. Bu araçlar açık standart bir protokole (MCP) dayanır. Bu nedenle, Visual Code gibi bir IDE’ye bir YZ kodlama ajanı bağlamak mümkündür. İsterseniz yerel olarak llama veya ollama ile bir LLM kurabilir ve entegre etmek için bir MCP sunucusu seçebilirsiniz. Modeller huggingface adresinde bulunabilir.

IDE eklentileri vazgeçilmezdir

YZ tarafından üretilen kodu daha iyi yönetmek için geliştiriciler, kod doğruluğunu denetleyen IDE eklentileri kullanabilir. Linterlar, tip denetleyiciler ve gelişmiş kod analiz araçları gibi yardımcılar, hataları erken aşamada tespit edip düzeltmeye yardımcı olur. Bunlar, YZ tarafından üretilen kodun kalitesini ve stabilitesini sağlamak için önemli bir tamamlayıcıdır.

Tekrarlayan hataların nedeni: API’lerde bağlam ve rol

YZ ajanlarının hataları tekrar etmesinin en önemli nedenlerinden biri, YZ’nin API’leri yorumlama şeklidir. YZ modellerinin etkili kod üretebilmesi için bağlama ve net bir rol tanımına ihtiyacı vardır. Bu, istemlerin tam olması gerektiği anlamına gelir: sadece fonksiyonel gereksinimleri değil, beklenen sonucu ve sınır koşullarını da açıkça belirtmelidir. Bunu kolaylaştırmak için istemleri standart formatta (MDC) kaydedip YZ’ye standart olarak gönderebilirsiniz. Bu, özellikle kullandığınız genel programlama kuralları, fonksiyonel ve teknik gereksinimler ile projenizin yapısı için faydalıdır.

FAISS ve LangChain gibi araçlar yardımcı olur

FAISS ve LangChain gibi ürünler, YZ’nin bağlamla daha iyi başa çıkmasına çözümler sunar. Örneğin FAISS, ilgili kod parçalarını verimli şekilde arayıp getirmeye yardımcı olurken, LangChain YZ tarafından üretilen kodu yapılandırmaya ve daha büyük bir proje içinde bağlamı korumaya yardımcı olur. Ancak bunları isterseniz yerel olarak RAC veritabanları ile de kurabilirsiniz.

Sonuç: faydalı ama henüz bağımsız değil

YZ, programcılar için güçlü bir araçtır ve geliştirme süreçlerini hızlandırmaya yardımcı olabilir. Ancak, insan kontrolü olmadan karmaşık bir kod tabanını bağımsız olarak tasarlayıp inşa edebilecek durumda değildir. Programcılar YZ’yi görevleri otomatikleştiren ve fikirler üreten bir asistan olarak görmeli, ancak iyi bir sonuç için hala rehberlik ve düzeltme gerektiğini unutmamalıdır.

Geliştirme ortamını kurmak ve ekiplerin geliştirme ortamından en iyi şekilde yararlanmasını sağlamak, hata ayıklama ve kod yazmaktan çok gereksinim mühendisliği ve tasarıma odaklanmalarına yardımcı olmak için iletişime geçin.