Програмиране с AI Агент
Изкуственият интелект (AI) фундаментално промени начина, по който програмираме. AI агентите могат да генерират код, да го оптимизират и дори да помагат при отстраняване на грешки. Въпреки това, има някои ограничения, които програмистите трябва да имат предвид, когато работят с AI.
Проблеми с последователността и дублирането
AI агентите срещат затруднения с правилното подреждане на кода. Например, те могат да поставят инициализации в края на файл, което причинява грешки по време на изпълнение. Освен това, AI може без колебание да дефинира множество версии на един и същ клас или функция в рамките на проект, което води до конфликти и объркване.
Платформа за код с памет и структура на проекта помага
Едно от решенията за това е използването на AI платформи за код, които могат да управляват паметта и структурата на проекта. Това помага за поддържане на последователност в сложни проекти. За съжаление, тези функции не винаги се прилагат последователно. В резултат на това AI може да загуби кохерентността на проекта и да въведе нежелани дубликати или неправилни зависимости по време на програмирането.
Повечето AI платформи за кодиране работят с така наречените инструменти, които могат да извикват големия езиков модел (LLM). Тези инструменти се базират на отворен стандартен протокол (MCP). Следователно е възможно да свържете AI агент за кодиране към IDE като Visual Code. По желание можете да настроите локално LLM с лама на Ollama и избирате MCP сървър за интеграция. NetCare създаде MCP сървър такъв, за да помогне с дебъгването и управлението на основната (linux) система. Полезно, ако искате да пуснете кода на живо незабавно.
Моделите могат да бъдат намерени на huggingface.
IDE разширенията са незаменими
За да управляват по-добре AI-генерирания код, разработчиците могат да използват IDE разширения, които следят за коректността на кода. Инструменти като линтери, проверители на типове и усъвършенствани инструменти за анализ на код помагат за ранното откриване и коригиране на грешки. Те са съществено допълнение към AI-генерирания код за гарантиране на качеството и стабилността.
Причината за повтарящи се грешки: контекст и роля в API-тата
Една от основните причини, поради които AI агентите продължават да повтарят грешки, се крие в начина, по който AI интерпретира API-тата. AI моделите се нуждаят от контекст и ясна дефиниция на ролята, за да генерират ефективен код. Това означава, че подканите (prompts) трябва да бъдат пълни: те трябва да съдържат не само функционалните изисквания, но и изрично да посочват очаквания резултат и граничните условия. За да улесните това, можете да съхранявате подканите в стандартен формат (MDC) и да ги изпращате по подразбиране към AI. Това е особено полезно за общите правила за програмиране, които прилагате, както и за функционалните и техническите изисквания и структурата на вашия проект.
Инструменти като FAISS и LangChain помагат
Продукти като FAISS и LangChain предлагат решения за по-добро управление на контекста от страна на AI. Например, FAISS помага за ефективно търсене и извличане на подходящи кодови фрагменти, докато LangChain подпомага структурирането на AI-генерирания код и поддържането на контекста в рамките на по-голям проект. Но и тук можете евентуално да го настроите локално със RAC бази данни.
Заключение: полезни, но все още не самостоятелни
Изкуственият интелект е мощен инструмент за програмисти и може да помогне за ускоряване на процесите на разработка. Въпреки това, той все още не е наистина способен сам да проектира и изгради по-сложна кодова база без човешки контрол. Програмистите трябва да разглеждат ИИ като асистент, който може да автоматизира задачи и да генерира идеи, но който все още се нуждае от насоки и корекции, за да постигне добър резултат.
Свържете се свържете се за да помогне за настройката на средата за разработка, за да подпомогне екипите да извлекат максимума от средата за разработка и да се занимават повече с инженеринг на изискванията и дизайн, отколкото с отстраняване на грешки и писане на код.
