Yapay Zeka Aracısı ile Programlama
Yapay zeka (YZ), programlama şeklimizi temelden değiştirdi. YZ ajanları kod üretebilir, optimize edebilir ve hatta hata ayıklamaya yardımcı olabilir. Yine de, YZ ile çalışırken programcıların akılda tutması gereken bazı sınırlamalar bulunmaktadır.
Sıra ve Tekrarlama Sorunları
YZ ajanları kodun doğru sırasıyla mücadele eder. Örneğin, başlatmaları dosyanın sonuna yerleştirebilirler, bu da çalışma zamanı hatalarına neden olur. Ayrıca, YZ tereddüt etmeden bir proje içinde aynı sınıfın veya işlevin birden fazla sürümünü tanımlayabilir, bu da çakışmalara ve kafa karışıklığına 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 uygulanmamaktadır. Sonuç olarak, YZ projenin bütünlüğünü kaybedebilir ve programlama sırasında istenmeyen tekrarlamalar veya yanlış bağımlılıklar ekleyebilir.
Çoğu YZ kodlama platformu, büyük dil modelini (LLM) çağırabilen 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, yerel olarak bir LLM kurabilirsiniz llama ollama'yı seçin ve entegre edeceğiniz bir MCP sunucusu seçin. Modeller şurada bulunabilir: huggingface.
IDE uzantıları vazgeçilmezdir
Yapay zeka tarafından oluşturulan kodu daha iyi yönetmek için geliştiriciler, kod doğruluğunu denetleyen IDE uzantılarından yararlanabilirler. Linters, tip denetleyicileri ve gelişmiş kod analiz araçları gibi araçlar, hataların erken aşamada tespit edilmesine ve düzeltilmesine yardımcı olur. Bunlar, kalitenin ve kararlılığın sağlanması için yapay zeka tarafından oluşturulan koda vazgeçilmez bir tamamlayıcıdır.
Tekrarlayan hataların nedeni: API'lerdeki bağlam ve rol
Yapay zeka ajanlarının hataları tekrarlamaya devam etmesinin temel nedenlerinden biri, yapay zekanın API'leri yorumlama biçimidir. Yapay zeka modellerinin etkili kod üretmesi için bağlama ve net bir rol tanımına ihtiyacı vardır. Bu, istemlerin (prompt) eksiksiz olması gerektiği anlamına gelir: yalnızca işlevsel gereksinimleri değil, aynı zamanda beklenen sonucu ve kısıtlamaları da açıkça belirtmelidirler. Bunu kolaylaştırmak için istemleri standart bir formatta (MDC) kaydedebilir ve yapay zekaya standart olarak gönderebilirsiniz. Bu, uyguladığınız genel programlama kuralları, işlevsel ve teknik gereksinimler ile projenizin yapısı için özellikle kullanışlıdır.
FAISS ve LangChain gibi araçlar yardımcı olur
Şu gibi ürünler FAISS ve LangChain yapay zekanın bağlamla daha iyi başa çıkmasını sağlamak için çözümler sunar. Örneğin FAISS, ilgili kod parçacıklarının verimli bir şekilde aranmasına ve alınmasına yardımcı olurken, LangChain yapay zeka tarafından oluşturulan kodun yapılandırılmasına ve daha büyük bir proje içindeki bağlamın korunmasına yardımcı olur. Ancak burada da RAC veritabanları kullanarak yerel olarak kendiniz kurabilirsiniz.
Sonuç: faydalı ama 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 tasarlama ve oluşturma yeteneğine henüz tam olarak sahip değildir. Programcılar, yapay zekayı görevleri otomatikleştirebilen ve fikirler üretebilen, ancak iyi bir sonuca ulaşmak için hala rehberlik ve düzeltmeye ihtiyaç duyan bir asistan olarak görmelidir.
İletişime geçin iletişime geçin ekiplerin geliştirme ortamından en iyi şekilde yararlanmalarına ve kod yazma ve hata ayıklama yerine gereksinim mühendisliği ve tasarıma daha fazla odaklanmalarına yardımcı olmak için kurulum sürecini desteklemek üzere.
