Програмування з AI-агентом
Штучний інтелект (AI) фундаментально змінив спосіб програмування. AI-агенти можуть генерувати код, оптимізувати його та навіть допомагати з налагодженням. Проте існують обмеження, які програмісти повинні враховувати при роботі з AI.
Проблеми з порядком і дублюванням
AI-агентам важко підтримувати правильний порядок коду. Наприклад, вони можуть розміщувати ініціалізації в кінці файлу, що спричиняє помилки під час виконання. Також AI може без вагань визначати кілька версій тієї самої класи чи функції в межах проєкту, що призводить до конфліктів і плутанини.
Платформа для коду з пам’яттю та структурою проєкту допомагає
Рішенням може бути використання AI-кодплатформ, які вміють керувати пам’яттю та структурою проєкту. Це допомагає зберігати послідовність у складних проєктах. На жаль, ці функції застосовуються не завжди послідовно. Через це AI може втратити зв’язність проєкту та вводити небажані дублювання або некоректні залежності під час програмування.
Більшість AI-платформ для кодування працюють з так званими інструментами, до яких може звертатися великий мовний модель. Ці інструменти базуються на відкритому стандартному протоколі (MCP). Можна підключити AI-кодагента до IDE, наприклад Visual Studio Code. За потреби можна розгорнути локально LLM разом з llama або ollama та обрати MCP-сервер для інтеграції. NetCare має MCP-сервер створений для допомоги з налагодженням та управлінням підлягаючою (Linux) системою. Зручно, коли потрібно одразу розгорнути код у продакшн.
Моделі можна знайти на huggingface.
Розширення для IDE є незамінними
Щоб краще керувати AI-генерованим кодом, розробники можуть використовувати розширення IDE, що контролюють коректність коду. Інструменти, такі як лінтери, перевірники типів та просунуті інструменти аналізу коду, допомагають виявляти й виправляти помилки на ранніх етапах. Вони є важливим доповненням до AI-генерованого коду для забезпечення якості та стабільності.
Причина повторюваних помилок: контекст і роль в API
Одна з головних причин, чому AI-агенти продовжують повторювати помилки, криється в тому, як вони інтерпретують API AI. Моделям потрібна контекстна інформація та чіткий опис ролі, щоб генерувати ефективний код. Це означає, що промпти мають бути повними: вони повинні містити не лише функціональні вимоги, а й очікуваний результат та граничні умови. Щоб полегшити це, промпти можна зберігати у стандартному форматі (MDC) і надсилати їх за замовчуванням до AI. Це особливо корисно для загальних правил програмування, які ви застосовуєте, а також для функціональних і технічних вимог та структури проєкту.
Інструменти на кшталт FAISS і LangChain допомагають
Продукти на кшталт FAISS і LangChain надають рішення для кращого опрацювання контексту AI. Наприклад, FAISS допомагає ефективно шукати та витягувати релевантні фрагменти коду, тоді як LangChain допомагає структурувати AI-генерований код і зберігати контекст у межах великого проєкту. Також це можна за потреби розгорнути локально з RAC-базами даних.
Висновок: корисно, але ще не автономно
Штучний інтелект — потужний інструмент для програмістів і може допомагати пришвидшувати процеси розробки. Водночас він ще не здатний самостійно спроєктувати та побудувати складнішу кодову базу без людського контролю. Програмісти повинні розглядати ШІ як помічника, який може автоматизувати завдання та генерувати ідеї, але котрий усе ще потребує керівництва та корекції, щоб отримати якісний результат.
Залучіть контакти щоб допомогти налаштувати середовище розробки, щоб команди могли максимально використовувати середовище та більше займатися інженерією вимог і проєктуванням, а не відлагодженням і написанням коду.
