Yapay Zeka Aracısı ile Programlama
Yapay zeka (YZ), programlama şeklimizi temelden değiştirdi. YZ aracıları kod üretebilir, optimize edebilir ve hatta hata ayıklamaya yardımcı olabilir. Yine de, YZ ile çalışırken programcıların akılda tutması gereken bazı sınırlamalar vardır.
Sıralama ve Tekrarlama Sorunları
YZ aracıları kodun doğru sırasıyla uğraşmada zorluk çeker. Örneğin, bir dosyanın sonuna başlatmalar yerleştirebilirler, bu da çalışma zamanı hatalarına neden olur. Ayrıca, YZ bir proje içinde aynı sınıfın veya işlevin birden fazla sürümü nı tereddüt etmeden tanımlayabilir, bu da çatışmalara ve kafa karıklığa yol açar.
Belleği ve proje yapısı olan bir kod platformu yardımcı olur
Bunun bir çözümü, bellek ve proje yapılarını yönetebilen YZ kod platformlarını kullanmaktır. Bu, karmaşık projelerde tutarlılığı korumaya yardımcı olur. Ne yazık ki, bu özellikler her zaman tutarlı bir şekilde uygulanmaz. Bu durum, YZ'nin projenin uyumunu kaybetmesine ve programlama sırasında istenmeyen kopyalamalar veya yanlış bağımlılıklar oluşturmasına neden olabilir.
YZ kodlama platformlarının çoğu, büyük dil modelini (LLM) arayabilen sözde araçlarla çalışır. Bu araçlar açık bir standart protokole (MCP) dayanır. Bu nedenle, Visual Code gibi bir IDE'yi bir YZ kodlama aracına bağlamak mümkündür. İsteğe bağlı olarak, yerel olarak bir LLM kurabilirsiniz llama ollama'nın ve entegre olmak için bir MCP sunucusu seçin. NetCare bir MCP sunucusu hata ayıklamaya ve temel (linux) sistemi yönetmeye yardımcı olmak için oluşturulmuştur. Kodu doğrudan canlıya almak istediğinizde kullanışlıdır.
Modeller şurada bulunabilir: huggingface.
IDE uzantıları vazgeçilmezdir
Yapay zeka tarafından oluşturulan kodu daha iyi yönetmek için geliştiriciler, kod doğruluğunu izleyen IDE uzantılarını kullanabilirler. Linters, tip denetleyicileri ve gelişmiş kod analiz araçları gibi araçlar, hataların erken tespit edilmesine ve düzeltilmesine yardımcı olur. Kaliteyi ve kararlılığı sağlamak için yapay zeka tarafından oluşturulan koda vazgeçilmez bir tamamlayıcı oluştururlar.
Tekrarlayan hataların nedeni: API'lerde 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 eksiksiz olması gerektiği anlamına gelir: yalnızca işlevsel gereksinimleri değil, aynı zamanda beklenen sonucu ve kısıtlamaları da açıkça belirtmelidirler. Bunu kolaylaştırmak için istemleri standart formatta (MDC) kaydedebilir ve yapay zekaya standart olarak gönderebilirsiniz. Bu, özellikle uyguladığınız genel programlama kuralları, işlevsel ve teknik gereksinimler ve projenizin yapısı için kullanışlıdır.
FAISS ve LangChain gibi araçlar yardımcı olur
gibi ürünler FAISS ve LangChain Yapay zekanın bağlamla daha iyi başa çıkmasını sağlamak için çözümler sunuyoruz. 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 içinde bağlamın korunmasına yardımcı olur. Ancak burada bile, RAC veritabanları kullanarak yerel olarak kendiniz kurabilirsiniz.
Sonuç: kullanışlı ama henüz bağımsız değil
Yapay zeka, programcılar için güçlü bir araçtır ve geliştirme süreçlerini hızlandırmaya yardımcı olabilir. Yine de, insan kontrolü olmadan 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.
Alın iletişim geliştirme ortamını kurmaya yardımcı olmak, ekiplerin geliştirme ortamından en iyi şekilde yararlanmalarına ve hata ayıklama ve kod yazmaktan çok gereksinim mühendisliği ve tasarımla ilgilenmelerine yardımcı olmak için.
