البرمجة باستخدام وكيل ذكاء اصطناعي

لقد غيّر الذكاء الاصطناعي (AI) بشكل جذري طريقة برمجتنا. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي إنشاء التعليمات البرمجية وتحسينها وحتى المساعدة في تصحيح الأخطاء. ومع ذلك، هناك بعض القيود التي يجب على المبرمجين مراعاتها عند العمل مع الذكاء الاصطناعي.

مشاكل الترتيب والتكرار

يواجه وكلاء الذكاء الاصطناعي صعوبة في الترتيب الصحيح للتعليمات البرمجية. على سبيل المثال، قد يضعون التهيئة في نهاية الملف، مما يتسبب في أخطاء وقت التشغيل. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي تعريف إصدارات متعددة من نفس الفئة أو الوظيفة داخل المشروع دون تردد، مما يؤدي إلى تعارضات وارتباك.

تساعد منصة التعليمات البرمجية ذات الذاكرة وهيكل المشروع

أحد الحلول لهذه المشكلة هو استخدام منصات التعليمات البرمجية للذكاء الاصطناعي التي يمكنها إدارة الذاكرة وهياكل المشاريع. يساعد هذا في الحفاظ على الاتساق في المشاريع المعقدة. لسوء الحظ، لا يتم تطبيق هذه الميزات دائمًا باستمرار. نتيجة لذلك، قد يفقد الذكاء الاصطناعي تماسك المشروع ويقدم تكرارات غير مرغوب فيها أو تبعيات غير صحيحة أثناء البرمجة.

تعمل معظم منصات الترميز بالذكاء الاصطناعي مع ما يسمى بالأدوات التي يمكن لنموذج اللغة الكبير استدعاؤها. تستند هذه الأدوات إلى بروتوكول قياسي مفتوح (MCP). لذلك، من الممكن ربط بيئة تطوير متكاملة مثل Visual Code بوكيل ترميز ذكاء اصطناعي. اختياريًا، يمكنك إعداد نموذج لغة كبير محليًا باستخدام llama أو ollama واختيار خادم MCP للتكامل معه. يمكن العثور على النماذج على huggingface.

ملحقات بيئة التطوير المتكاملة لا غنى عنها

لإدارة التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل، يمكن للمطورين استخدام ملحقات بيئة التطوير المتكاملة التي تضمن صحة التعليمات البرمجية. تساعد الأدوات مثل المدققات اللغوية ومدققات الأنواع وأدوات تحليل التعليمات البرمجية المتقدمة في اكتشاف الأخطاء وتصحيحها مبكرًا. إنها تشكل إضافة أساسية للتعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي لضمان الجودة والاستقرار.

سبب الأخطاء المتكررة: السياق والدور في واجهات برمجة التطبيقات

أحد الأسباب الرئيسية لاستمرار وكلاء الذكاء الاصطناعي في تكرار الأخطاء يكمن في كيفية تفسير الذكاء الاصطناعي لواجهات برمجة التطبيقات. تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى سياق ووصف واضح للدور لإنشاء تعليمات برمجية فعالة. هذا يعني أن المطالبات يجب أن تكون كاملة: يجب ألا تحتوي فقط على المتطلبات الوظيفية، ولكن أيضًا توضح النتيجة المتوقعة والظروف المحيطة. لتسهيل ذلك، يمكنك تخزين المطالبات بتنسيق قياسي (MDC) وإرسالها بشكل قياسي إلى الذكاء الاصطناعي. هذا مفيد بشكل خاص لقواعد البرمجة العامة التي تستخدمها والمتطلبات الوظيفية والتقنية وهيكل مشروعك.

تساعد أدوات مثل FAISS و LangChain

تقدم منتجات مثل FAISS و LangChain حلولاً لجعل الذكاء الاصطناعي يتعامل مع السياق بشكل أفضل. على سبيل المثال، تساعد FAISS في البحث الفعال واسترداد أجزاء التعليمات البرمجية ذات الصلة، بينما تساعد LangChain في هيكلة التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي والحفاظ على السياق داخل مشروع أكبر. ولكن هنا أيضًا، يمكنك إعداده محليًا باستخدام قواعد بيانات RAC.

الخلاصة: مفيد، ولكنه ليس مستقلاً بعد

يعد الذكاء الاصطناعي أداة قوية للمبرمجين ويمكن أن يساعد في تسريع عمليات التطوير. ومع ذلك، فإنه لا يزال غير قادر حقًا على تصميم وبناء قاعدة تعليمات برمجية أكثر تعقيدًا بشكل مستقل دون رقابة بشرية. يجب على المبرمجين اعتبار الذكاء الاصطناعي مساعدًا يمكنه أتمتة المهام وتوليد الأفكار، ولكنه لا يزال بحاجة إلى التوجيه والتصحيح لتحقيق نتيجة جيدة.

اتصل بنا للمساعدة في إعداد بيئة التطوير لمساعدة الفرق على تحقيق أقصى استفادة من بيئة التطوير وقضاء المزيد من الوقت في هندسة المتطلبات والتصميم بدلاً من تصحيح الأخطاء وكتابة التعليمات البرمجية.