Програмування з Агентом ШІ
Штучний інтелект (AI) докорінно змінив спосіб програмування. AI-агенти можуть генерувати, оптимізувати код і навіть допомагати з налагодженням. Проте існують певні обмеження, які програмісти повинні враховувати під час роботи з AI.
Помилки в порядку та дублюванні
AI-агентам важко дотримуватися правильної послідовності коду. Наприклад, вони можуть розміщувати ініціалізації в кінці файлу, що спричиняє помилки виконання. Крім того, AI може без вагань визначати кілька версій одного класу чи функції в межах проєкту, що призводить до конфліктів і плутанини.
Платформа коду з пам'яттю та структурою проєкту допомагає
Одним із рішень є використання AI-платформ для коду, які можуть керувати пам'яттю та структурою проєкту. Це допомагає підтримувати узгодженість у складних проєктах. На жаль, ці функції не завжди застосовуються послідовно. Через це AI може втратити цілісність проєкту та вносити небажані дублікати або неправильні залежності під час програмування.
Більшість AI-платформ для коду працюють із так званими інструментами, які може викликати велика мовна модель (LLM). Ці інструменти базуються на відкритому стандартному протоколі (MCP). Тому існує можливість підключити AI-агента для кодування до IDE, як-от Visual Code. За бажанням, ви можете локально налаштувати LLM з Llama виберіть Ollama та сервері MCP з яким інтегруватися. Моделі можна знайти на Hugging Face.
Розширення IDE є незамінними
Om AI-gegenereerde code beter te beheren, kunnen ontwikkelaars gebruikmaken van IDE-extensies die toezien op de correctheid van de code. Hulpmiddelen zoals linters, type checkers en geavanceerde code-analysetools helpen om fouten vroegtijdig op te sporen en te corrigeren. Ze vormen een essentiële aanvulling op AI-gegenereerde code om de kwaliteit en stabiliteit te waarborgen.
Причина повторюваних помилок: контекст і роль в API
Een van de belangrijkste redenen waarom AI-agenten fouten blijven herhalen, ligt in de manier waarop AI API's interpreteert. AI-modellen hebben context en een duidelijke rolomschrijving nodig om effectieve code te genereren. Dit betekent dat prompts volledig moeten zijn: ze moeten niet alleen de functionele eisen bevatten, maar ook het verwachte resultaat en de randvoorwaarden expliciet maken. Om dit te vergemakkelijken, kunt u de prompts in een standaardformaat (MDC) opslaan en standaard meesturen naar de AI. Dat is vooral handig voor generieke programmeerregels die u hanteert, en de functionele en technische vereisten en de structuur van uw project.
Інструменти, як-от FAISS та LangChain, допомагають
Продукти, як-от FAISS en LangChain bieden oplossingen om AI beter met context te laten omgaan. FAISS helpt bijvoorbeeld bij het efficiënt zoeken en ophalen van relevante codefragmenten, terwijl LangChain helpt bij het structureren van AI-gegenereerde code en het behouden van context binnen een groter project. Maar ook hier kunt u het eventueel zelf lokaal opzetten met RAC-databases.
Висновок: корисно, але ще не самостійно
ШІ є потужним інструментом для програмістів і може допомогти прискорити процеси розробки. Однак він ще не здатний самостійно проєктувати та створювати складніші кодові бази без людського контролю. Програмісти повинні розглядати ШІ як помічника, який може автоматизувати завдання та генерувати ідеї, але якому все ще потрібне керівництво та корекція для досягнення хорошого результату.
Зв'яжіться Контакти для допомоги у налаштуванні середовища розробки, щоб команди могли максимально використовувати його та більше зосереджуватися на інженерії вимог та проєктуванні, а не на налагодженні та написанні коду.
