Bir AI Ajan ile Programlama
Yapay zeka (AI), programlama yöntemimizi kökten değiştirdi. AI ajanları kod üretebilir, optimize edebilir ve hatta hata ayıklamada yardımcı olabilir. Yine de AI ile çalışırken geliştiricilerin akılda tutması gereken bazı sınırlamalar vardır.
Sıralama ve çoğaltma sorunları
AI ajanları kodun doğru sıralanmasında zorlanır. Örneğin başlatma işlemlerini bir dosyanın sonuna koyabilirler, bu da çalışma zamanı hatalarına yol açar. Ayrıca AI, tereddüt etmeden aynı proje içinde aynı sınıfın veya fonksiyonun birden fazla sürümünü tanımlayabilir; bu da çakışmalara ve karışıklığa neden olur.
Bellek ve proje yapısına sahip bir kod platformu yardımcı olur
Bunun bir çözümü, bellek ve proje yapısını yönetebilen AI kod platformlarının kullanılmasıdır. Bu, karmaşık projelerde tutarlılığı korumaya yardımcı olur. Ne yazık ki bu özellikler her zaman tutarlı şekilde uygulanmıyor. Bu yüzden AI, projenin bütünlüğünü kaybedip programlama sırasında istenmeyen çoğaltmalar ya da yanlış bağımlılıklar oluşturabilir.
Çoğu AI kodlama platformu, büyük dil modelini çağırabilen araçlarla çalışır. Bu araçlar açık bir standart protokole (MCP) dayanır. Bu nedenle Visual Code gibi bir IDE’ye bir AI kodlama ajanı bağlamak mümkündür. İsterseniz yerel olarak bir LLM kurabilirsiniz llama veya ollama kullanabilir ve entegre etmek için bir MCP sunucusu seçebilirsiniz. NetCare bir MCP sunucusu hazırladı; bu, hata ayıklamaya ve altında yatan (Linux) sistemi yönetmeye yardımcı olur. Kodunuzu doğrudan canlıya almak istediğinizde kullanışlıdır.
Modeller şurada bulunabilir: huggingface.
IDE eklentileri vazgeçilmezdir
AI tarafından üretilen kodu daha iyi yönetmek için geliştiriciler, kod doğruluğunu izleyen IDE eklentilerinden yararlanabilir. Linter’lar, tip denetleyiciler ve gelişmiş kod analiz araçları gibi yardımcılar hataları erken tespit edip düzeltmeye yardımcı olur. Bunlar, AI tarafından üretilen koda kalite ve kararlılık kazandırmak için vazgeçilmez tamamlayıcılardır.
Tekrarlayan hataların nedeni: API'lerde bağlam ve rol
AI ajanlarının hataları tekrarlamasının başlıca nedenlerinden biri, AI API’lerinin yorumlanma biçimidir. AI modellerinin etkili kod üretebilmeleri için bağlama ve net bir rol tanımına ihtiyacı vardır. Bu, promptların eksiksiz olması gerektiği anlamına gelir: yalnızca işlevsel gereksinimleri değil, beklenen çıktıyı ve sınır koşullarını da açıkça belirtmelidir. Bunu kolaylaştırmak için promptları standart bir formatta (MDC) saklayıp AI'ya varsayılan olarak gönderebilirsiniz. Bu, uyguladığınız genel programlama kuralları ile projenizin fonksiyonel ve teknik gereksinimleri ve yapısı için özellikle kullanışlıdır.
FAISS ve LangChain gibi araçlar yardımcı olur
Şu ürünler gibi FAISS ve LangChain AI’nın bağlamla daha iyi çalışmasını sağlayan çözümler sunar. Örneğin FAISS, ilgili kod parçalarını verimli şekilde arama ve getirmeye yardımcı olurken, LangChain AI tarafından üretilen kodu yapılandırmaya ve daha geniş bir proje içinde bağlamı korumaya yardımcı olur. Ancak bunları isterseniz RAC veri tabanlarıyla yerel olarak da kurabilirsiniz.
Sonuç: faydalı, ancak henüz bağımsız değil
Yapay zeka, programcılar için güçlü bir araçtır ve geliştirme süreçlerini hızlandırmaya yardımcı olabilir. Yine de, insan denetimi olmadan bağımsız olarak daha karmaşık bir kod tabanını tasarlayıp inşa edebilecek düzeyde değildir. Programcılar, yapay zekayı görevleri otomatikleştirebilen ve fikirler üretebilen bir asistan olarak görmeli, ancak iyi bir sonuca ulaşmak için hâlâ rehberlik ve düzeltme gerektiğini unutmamalıdır.
Al iletişim geliştirme ortamının kurulmasına yardımcı olmak, ekiplerin geliştirme ortamından en iyi şekilde yararlanmasını sağlamak ve hata ayıklama ve kod yazmaktan ziyade gereksinim mühendisliği ve tasarımla daha çok uğraşmalarına yardımcı olmak için devreye alın.
