Програмування з AI Агентом
Штучний інтелект (AI) докорінно змінив спосіб програмування. AI-агенти можуть генерувати код, оптимізувати його та навіть допомагати з налагодженням. Проте існують певні обмеження, які програмісти повинні враховувати під час роботи з AI.
Проблеми з послідовністю 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 та плутанини.
Кодова платформа з пам'яттю та структурою проєкту допомагає
Рішенням цієї проблеми є використання AI-платформ для коду, які можуть керувати пам'яттю та структурою проєкту. Це допомагає підтримувати узгодженість у складних проєктах. На жаль, ці функції не завжди застосовуються послідовно. Через це AI може втратити цілісність проєкту та вносити небажані дублювання або неправильні залежності під час програмування.
Більшість AI-платформ для коду працюють із так званими інструментами, які можуть викликати велику мовну модель (LLM). Ці інструменти базуються на відкритому стандартному протоколі (MCP). Тому існує можливість підключити AI-агента для кодування до IDE, як-от Visual Code. За бажанням, ви можете налаштувати локальну LLM з Llama оллама та оберіть MCP-сервер для інтеграції. Моделі можна знайти на Hugging Face.
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 полегшити це, ви можете зберігати підказки у стандартному форматі (MDC) та автоматично надсилати їх до ШІ. Це особливо корисно для загальних правил програмування, яких ви дотримуєтесь, а також для функціональних і технічних вимог та структури вашого проєкту.
Такі інструменти, як FAISS та LangChain, допомагають
Продукти, як-от 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 тут ви також можете налаштувати це локально за допомогою векторних баз даних (RAC).
Висновок: корисно, але ще не самостійно
ШІ — потужний інструмент для програмістів, який може допомогти прискорити процеси розробки. Однак він ще не зовсім 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 якому все ще потрібне керівництво та корекція для досягнення хорошого результату.
Зв'яжіться з нами зв'яжіться щоб допомогти налаштувати середовище розробки, щоб команди могли максимально використовувати його та більше зосереджуватися на інженерії вимог та проєктуванні, а не на налагодженні та написанні коду.
