Програмування за допомогою агента ШІ

Штучний інтелект (ШІ) докорінно змінив спосіб програмування. Агенти ШІ можуть генерувати, оптимізувати код і навіть допомагати з налагодженням. Однак є деякі обмеження, які програмісти повинні враховувати при роботі з ШІ.

Проблеми з порядком і дублюванням

Агенти ШІ мають проблеми з правильним порядком коду. Наприклад, вони можуть розміщувати ініціалізації в кінці файлу, що спричиняє помилки під час виконання. Крім того, ШІ може без вагань визначати кілька версій одного класу або функції в рамках проекту, що призводить до конфліктів і плутанини.

Платформа коду з пам’яттю та структурою проекту допомагає

Одним із рішень є використання платформ коду ШІ, які можуть керувати пам’яттю та структурами проекту. Це допомагає підтримувати послідовність у складних проектах. На жаль, ці функції не завжди застосовуються послідовно. Це може призвести до того, що ШІ втратить узгодженість проекту та введе небажані дублікати або неправильні залежності під час програмування.

Більшість платформ кодування ШІ працюють із так званими інструментами, які може викликати велика мовна модель. Ці інструменти базуються на відкритому стандартному протоколі (MCP). Тому можна підключити IDE, таку як Visual Code, до агента кодування ШІ. За бажанням ви можете налаштувати локальний LLM за допомогою llama або ollama та вибрати сервер MCP для інтеграції. Моделі можна знайти на huggingface.

Розширення IDE незамінні

Щоб краще керувати кодом, згенерованим ШІ, розробники можуть використовувати розширення IDE, які контролюють правильність коду. Такі інструменти, як лінтери, перевірки типів і розширені інструменти аналізу коду, допомагають виявляти та виправляти помилки на ранній стадії. Вони є важливим доповненням до коду, згенерованого ШІ, для забезпечення якості та стабільності.

Причина повторюваних помилок: контекст і роль в API

Однією з головних причин, чому агенти ШІ продовжують повторювати помилки, є спосіб інтерпретації API ШІ. Моделі ШІ потребують контексту та чіткого опису ролі для генерації ефективного коду. Це означає, що підказки повинні бути повними: вони повинні містити не лише функціональні вимоги, але й чітко вказувати очікуваний результат і граничні умови. Щоб полегшити це, ви можете зберігати підказки в стандартному форматі (MDC) і надсилати їх ШІ за замовчуванням. Це особливо корисно для загальних правил програмування, які ви використовуєте, а також для функціональних і технічних вимог і структури вашого проекту.

Такі інструменти, як FAISS і LangChain, допомагають

Такі продукти, як FAISS і LangChain, пропонують рішення, щоб ШІ краще справлявся з контекстом. Наприклад, FAISS допомагає ефективно шукати та отримувати відповідні фрагменти коду, тоді як LangChain допомагає структурувати код, згенерований ШІ, і підтримувати контекст у більшому проекті. Але й тут ви можете налаштувати це самостійно локально за допомогою баз даних RAC.

Висновок: корисно, але ще не самостійно

ШІ є потужним інструментом для програмістів і може допомогти прискорити процеси розробки. Однак він ще не здатний самостійно розробляти та створювати складнішу кодову базу без людського контролю. Програмісти повинні розглядати ШІ як помічника, який може автоматизувати завдання та генерувати ідеї, але все ще потребує керівництва та корекції для досягнення хорошого результату.

Зв’яжіться з нами, щоб допомогти налаштувати середовище розробки, щоб допомогти командам максимально використовувати середовище розробки та більше зосереджуватися на інженерії вимог та дизайні, ніж на налагодженні та написанні коду.