使用 AI 代理进行编程

人工智能（AI）从根本上改变了我们的编程方式。AI 代理可以生成代码、进行优化，甚至帮助调试。然而，程序员在使用 AI 时必须注意一些限制。

顺序和重复问题

AI 代理在代码的正确顺序上存在困难。例如，它们可能会把初始化放在文件末尾，导致运行时错误。此外，AI 可能会在项目中毫不犹豫地定义同一类或函数的多个版本，进而引发冲突和混乱。

具备记忆功能和项目结构的代码平台有帮助

一种解决方案是使用能够管理内存和项目结构的 AI 代码平台。这有助于在复杂项目中保持一致性。遗憾的是，这些功能并未始终得到一致应用，导致 AI 可能失去项目的整体关联性，在编程时引入不必要的重复或不正确的依赖关系。

大多数 AI 编码平台使用所谓的工具来调用大型语言模型。这些工具基于开放标准协议（MCP）。因此，可以将 AI 编码代理连接到诸如 Visual Code 的 IDE。你甚至可以在本地使用 … 搭建一个 LLM。 llama 或 ollama，并选择一个 MCP 服务器进行集成。NetCare 提供了一个 … MCP 服务器 用于帮助调试并管理底层（Linux）系统。对于想要直接将代码实时部署的情况非常实用。
模型可在以下位置获取： huggingface.

IDE 插件是必不可少的

为了更好地管理 AI 生成的代码，开发者可以使用 IDE 插件来监控代码的正确性。诸如 linter、类型检查器和高级代码分析工具等工具有助于提前发现并纠正错误。它们是 AI 生成代码的关键补充，能够确保代码的质量和稳定性。

重复错误的原因：上下文和 API 中的角色

AI 代理反复出现错误的主要原因之一在于它们对 AI API 的解释方式。AI 模型需要上下文和明确的角色描述才能生成有效的代码。这意味着提示词必须完整：不仅要包含功能需求，还要明确预期结果和约束条件。为简化此过程，你可以将提示词保存为标准格式（MDC），并默认发送给 AI。这对于你常用的通用编程规则、功能和技术需求以及项目结构尤为便利。

FAISS 和 LangChain 等工具有帮助

类似的产品有 FAISS 和 LangChain 提供了让 AI 更好地处理上下文的解决方案。例如，FAISS 有助于高效搜索和检索相关代码片段，而 LangChain 则帮助在更大的项目中组织 AI 生成的代码并保持上下文。当然，你也可以使用 RAC 数据库在本地自行搭建这些工具。

结论：有用，但尚未独立

AI 是程序员的强大工具，可帮助加速开发过程。然而，它仍然无法在没有人工监督的情况下自行设计和构建更复杂的代码库。程序员应将 AI 视为能够自动化任务和生成想法的助理，但仍需要指导和纠正才能获得良好结果。

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