Yapay Zeka Aracısıyla Programlama
Yapay zeka (YZ), programlama şeklimizi temelden değiştirdi. YZ ajanları kod üretebilir, optimize edebilir ve hatta hata ayıklamaya yardımcı olabilir. Yine de, programcıların YZ ile çalışırken akılda tutmaları gereken bazı sınırlamalar bulunmaktadır.
Sıra ve Tekrar Sorunları
YZ ajanları kodun doğru sırasını belirlemekte zorlanabilir. Örneğin, başlatmaları dosyanın sonuna yerleştirebilirler, bu da çalışma zamanı hatalarına yol açar. Ayrıca, YZ bir projede tereddüt etmeden aynı sınıfın veya fonksiyonun birden fazla versiyonunu tanımlayabilir, bu da çakışmalara ve kafa karışıklığına neden olur.
Bellek ve Proje Yapısı
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 modelinin (LLM) çağırabileceği sözde araçlarla çalışır. Bu araçlar açık bir standart protokole (MCP) dayanır. 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 birini tercih edin MCP sunucusu ile entegre etmek için. Modeller şurada bulunabilir Hugging Face.
IDE Uzantıları
Geliştiriciler, yapay zeka tarafından oluşturulan kodu daha iyi yönetmek için kod doğruluğunu denetleyen IDE uzantılarından yararlanabilirler. Linters, tip denetleyicileri ve gelişmiş kod analiz araçları gibi araçlar, hataların erken tespit edilmesine ve düzeltilmesine yardımcı olur. Bunlar, kaliteyi ve kararlılığı sağlamak için yapay zeka tarafından oluşturulan koda vazgeçilmez bir tamamlayıcıdır.
Tekrarlayan Hataların Nedeni
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 Araçları
Şu gibi ürünler FAISS ve LangChain yapay zekanın bağlamla daha iyi başa çıkması 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 bu durumda, RAC veritabanları kullanarak bunu yerel olarak da kurabilirsiniz.
Sonuç: faydalı ama henüz bağımsız değil
Yapay zeka, programcılar için güçlü bir araçtır ve geliştirme süreçlerini hızlandırmaya yardımcı olabilir. Ancak, insan kontrolü olmadan karmaşık bir kod tabanını bağımsız olarak tasarlayıp 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 İletişim geçin, ekiplerin geliştirme ortamından en iyi şekilde yararlanmalarına ve hata ayıklama ve kod yazmaktan çok gereksinim mühendisliği ve tasarıma odaklanmalarına yardımcı olmak için geliştirme ortamını kurmaya yardımcı olun.
