Програмування з AI‑агентом
Штучний інтелект (AI) фундаментально змінив спосіб, яким ми програмуємо. AI‑агенти можуть генерувати код, оптимізувати його та навіть допомагати у налагодженні. Однак існують певні обмеження, які програмісти повинні враховувати під час роботи з AI.
Проблеми з порядком і дублюванням
AI‑агенти мають труднощі з правильним порядком коду. Вони, наприклад, можуть розміщувати ініціалізації в кінці файлу, що викликає помилки під час виконання. Крім того, AI без вагань може визначати кілька версій одного й того ж класу або 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 зберігати послідовність у складних проєктах. На жаль, ці функції не завжди застосовуються послідовно. Через це AI може втратити зв’язок проєкту та вводити небажані дублікати або неправильні залежності під час програмування.
Більшість AI‑платформ для кодування працюють з так званими інструментами, які можуть викликати велику мовну модель. Ці інструменти базуються на відкритому стандартному протоколі (MCP). Тому можна підключити AI‑агента кодування до IDE, такої як Visual Code. За потреби можна локально розгорнути LLM за допомогою llama або Ollama і обрати MCP‑сервер для інтеграції. NetCare має MCP‑сервер створений, щоб допомагати з налагодженням та керуванням підлеглою (Linux) системою. Зручно, коли потрібно одразу розгорнути код у живому середовищі.
Моделі можна знайти на huggingface.
IDE‑розширення незамінні
Щоб краще керувати кодом, згенерованим AI, розробники можуть використовувати розширення IDE, які контролюють правильність коду. Інструменти, такі як линтери, перевірки типів та просунуті засоби аналізу коду, допомагають виявляти та виправляти помилки на ранніх етапах. Вони становлять важливе доповнення до коду, створеного AI, забезпечуючи його якість і стабільність.
Причина повторюваних помилок: контекст і роль в API
Однією з головних причин, чому AI‑агенти продовжують повторювати помилки, є спосіб інтерпретації API AI. AI‑моделі потребують контексту та чіткого опису ролі, щоб генерувати ефективний код. Це означає, що підказки (prompts) мають бути повними: вони повинні містити не лише функціональні вимоги, а й явно вказувати очікуваний результат та умови. Щоб спростити це, можна зберігати підказки у стандартному форматі (MDC) і автоматично надсилати їх AI. Це особливо зручно для загальних правил програмування, які ви застосовуєте, а також для функціональних і технічних вимог і структури вашого проєкту.
Інструменти, такі як FAISS і LangChain, допомагають
Продукти, такі як FAISS і LangChain надають рішення для кращого управління контекстом AI. Наприклад, FAISS допомагає ефективно шукати та отримувати релевантні фрагменти коду, а LangChain сприяє структуруванню коду, згенерованого AI, та збереженню контексту в рамках великого проєкту. Однак і тут ви можете самостійно розгорнути це локально за допомогою баз даних RAC.
Висновок: корисно, але ще не самостійно
AI — це потужний інструмент для програмістів і може допомогти прискорити процеси розробки. Однак він ще не здатний самостійно створювати та будувати більш складну кодову базу без людського контролю. Програмісти повинні розглядати AI як помічника, який може автоматизувати завдання та генерувати ідеї, але який все ще потребує керівництва та корекції для досягнення хорошого результату.
Зв'яжіться контакт для допомоги у налаштуванні середовища розробки, щоб команди могли максимально використати його можливості і більше займатися інженерією вимог та проєктуванням, а не налагодженням та написанням коду.
