Програмування за допомогою AI-агента

Штучний інтелект (ШІ) докорінно змінив спосіб програмування. ШІ-агенти можуть генерувати, оптимізувати та навіть допомагати з налагодженням коду. Однак існують певні обмеження, які програмісти повинні враховувати під час роботи з ШІ.

Проблеми з порядком та дублюванням

ШІ-агенти мають проблеми з правильним порядком коду. Наприклад, вони можуть розміщувати ініціалізацію в кінці файлу, що спричиняє помилки під час виконання. Крім того, ШІ може без вагань визначати кілька версій одного й того ж класу або функції в межах проєкту, що призводить до конфліктів та плутанини.

Платформа кодування з пам’яттю та структурою проєкту допомагає

Одним із рішень є використання платформ кодування ШІ, які можуть керувати пам’яттю та структурами проєктів. Це допомагає підтримувати послідовність у складних проєктах. На жаль, ці функції не завжди застосовуються послідовно. Через це ШІ може втратити зв’язність проєкту та внести небажані дублювання 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 також можливо підключити до ШІ-агента кодування IDE, таку як Visual Code. За бажанням, ви можете локально налаштувати LLM за допомогою llama або ollama та вибрати MCP сервер для інтеграції. Моделі можна знайти на huggingface.

Розширення IDE є незамінними

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

Причина повторюваних помилок: контекст та роль в API

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

Інструменти, такі як FAISS та LangChain, допомагають

Продукти, такі як FAISS та LangChain, пропонують рішення для кращої роботи ШІ з контекстом. Наприклад, FAISS допомагає ефективно шукати та отримувати релевантні фрагменти коду, тоді як LangChain допомагає структурувати код, згенерований ШІ, та підтримувати контекст у межах більшого проєкту. Але й тут ви можете за бажанням налаштувати це 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 складніші кодові бази без людського контролю. Програмісти повинні розглядати ШІ як помічника, який може автоматизувати завдання та генерувати ідеї, але який все ще потребує керівництва та корекції для досягнення хорошого результату.

Зв’яжіться з нами тут, щоб отримати допомогу у налаштуванні середовища розробки, яка допоможе командам отримати максимальну віддачу від середовища розробки та більше зосередитися на інженерії вимог та дизайні, ніж на налагодженні та написанні коду.