Програмування за допомогою ШІ-агента
Штучний інтелект (ШІ) докорінно змінив спосіб програмування. Агенти ШІ можуть генерувати, оптимізувати та навіть допомагати з налагодженням коду. Проте існують певні обмеження, які програмісти повинні враховувати при роботі зі ШІ.
Проблеми з послідовністю та дублюванням
Агентам ШІ важко дотримуватися правильної послідовності коду. Наприклад, вони можуть розміщувати ініціалізації в кінці файлу, що спричиняє помилки виконання. Крім того, ШІ може без вагань визначати кілька версій одного класу чи функції в межах проєкту, що призводить до конфліктів і плутанини.
Кодова платформа з пам'яттю та структурою проєкту допомагає
Рішенням цієї проблеми є використання AI-платформ для кодування, які можуть керувати пам'яттю та структурою проєктів. Це допомагає підтримувати узгодженість у складних проєктах. На жаль, ці функції не завжди застосовуються послідовно. Це може призвести до того, що ШІ втратить цілісність проєкту та введе небажані дублювання або неправильні залежності під час програмування.
Більшість платформ для кодування зі штучним інтелектом працюють із так званими інструментами, які може викликати велика мовна модель (LLM). Ці інструменти базуються на відкритому стандартному протоколі (MCP). Тому також можливо підключити агента кодування зі ШІ до IDE, як-от Visual Code. За бажанням ви можете налаштувати LLM локально за допомогою лама 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, перевірки типів та розширені засоби аналізу коду, допомагають виявляти та виправляти помилки на ранніх етапах. 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 те, як 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 спростити це, ви можете зберігати підказки у стандартному форматі (MDC) та автоматично 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 і LangChain, допомагають
Такі продукти, як FAISS та LangChain пропонують рішення, які допомагають ШІ краще працювати з контекстом. Наприклад, FAISS допомагає ефективно шукати та отримувати відповідні фрагменти коду, тоді як LangChain допомагає структурувати згенерований ШІ код та зберігати контекст у межах більшого проєкту. Але тут ви також можете налаштувати це локально за допомогою баз даних RAC.
Висновок: корисно, але ще не самостійно
ШІ — потужний інструмент для програмістів, який може допомогти прискорити процеси розробки. Проте він ще не здатний самостійно проєктувати 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 нагляду та виправлень для досягнення хорошого результату.
Зв'яжіться з нами контакти щоб допомогти налаштувати середовище розробки, яке дозволить командам максимально використовувати це середовище та більше зосереджуватися на інженерії вимог та проєктуванні, а не на налагодженні та написанні коду.
