Програмування за допомогою ШІ-агента
Штучний інтелект (AI) докорінно змінив спосіб, у який ми програмуємо. AI-агенти можуть генерувати код, оптимізувати його і навіть допомагати з налагодженням. Проте існують певні обмеження, які програмісти повинні враховувати під час роботи з AI.
Проблеми з порядком та дублюванням
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 кодування, які можуть керувати пам'яттю та структурою проєкту. Це допомагає зберігати узгодженість у складних проєктах. На жаль, ці функції не завжди застосовуються послідовно. Через це може статися так, що AI втрачає цілісність проєкту та вносить небажані дублювання або неправильні залежності під час програмування.
Більшість AI-платформ для кодування працюють із так званими інструментами, які можуть викликати велику мовну модель (LLM). Ці інструменти базуються на відкритому стандартному протоколі (MCP). Тому також можливо підключити AI-агента для кодування до IDE, як-от Visual Code. За бажанням ви можете локально налаштувати LLM за допомогою llama та обираєте MCP-сервер для інтеграції. NetCare створила MCP-сервер інструмент, щоб допомогти з налагодженням та керуванням базовою (linux) системою. Корисно, якщо ви хочете одразу запустити код у режимі реального часу.
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, перевірки типів та розширені засоби аналізу коду, допомагають виявляти та виправляти помилки на ранніх стадіях. Вони є важливим доповненням до коду, згенерованого ШІ, для забезпечення його якості та стабільності.
Причина повторюваних помилок: контекст і роль в API
Однією з головних причин, чому агенти ШІ продовжують повторювати помилки, є спосіб, у який ШІ інтерпретує API. Моделям ШІ потрібен контекст і чіткий опис ролі для генерації ефективного коду. Це означає, що підказки (промпти) мають бути повними: вони повинні містити не лише функціональні вимоги, але й чітко визначати очікуваний результат та граничні умови. Щоб полегшити це, ви можете зберігати підказки у стандартному форматі (MDC) та за замовчуванням надсилати їх до ШІ. Це особливо корисно для загальних правил програмування, яких ви дотримуєтеся, а також для функціональних і технічних вимог та структури вашого проєкту.
Такі інструменти, 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 відповідні фрагменти коду, тоді як LangChain допомагає структурувати код, згенерований ШІ, та підтримувати контекст у межах більшого проєкту. Але й тут ви можете 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 зовсім здатний самостійно проєктувати та створювати складніший код без людського контролю. Програмісти повинні розглядати ШІ як помічника, який може автоматизувати завдання та генерувати ідеї, але якому все ще потрібне керівництво та виправлення для досягнення хорошого результату.
Зв'яжіться з нами контакти щоб допомогти налаштувати середовище розробки, щоб допомогти командам отримати максимум від середовища розробки та більше зосередитися на інженерії вимог та проєктуванні, а не на налагодженні та написанні коду.
