Programování s AI agentem

Umělá inteligence (AI) zásadně změnila způsob, jakým programujeme. AI agenti dokážou generovat kód, optimalizovat ho a dokonce pomáhat s laděním. Přesto existuje několik omezení, která by měli programátoři při práci s AI mít na paměti.

Problémy s pořadím a duplikací

AI agenti mají potíže se správným pořadím kódu. Mohou například umístit inicializace na konec souboru, což způsobuje chyby za běhu. Kromě toho může AI bez váhání definovat více verzí stejné třídy nebo funkce v rámci projektu, což vede ke konfliktům a zmatkům.

Kódovací platforma s pamětí a strukturou projektu pomáhá

Řešením je použití AI kódovacích platforem, které dokážou spravovat paměť a struktury projektu. To pomáhá udržovat konzistenci ve složitých projektech. Bohužel se tyto funkce ne vždy důsledně uplatňují. V důsledku toho může AI ztratit soudržnost projektu a během programování zavádět nežádoucí duplicity nebo nesprávné závislosti.

Většina platforem pro AI kódování pracuje s takzvanými nástroji, které může velké jazykové modely (LLM) volat. Tyto nástroje jsou založeny na otevřeném standardním protokolu (MCP). Je proto možné připojit AI kódovacího agenta k IDE, jako je Visual Code. Případně si můžete lokálně nastavit LLM s llama nebo Ollama a vybrat si MCP server pro integraci. Modely lze nalézt na Hugging Face.

Rozšíření IDE jsou nepostradatelná

Pro lepší správu kódu generovaného umělou inteligencí mohou vývojáři používat rozšíření IDE, která dohlížejí na správnost kódu. Nástroje jako lintery, kontroly typů a pokročilé nástroje pro analýzu kódu pomáhají odhalit a opravit chyby včas. Jsou nezbytným doplňkem kódu generovaného AI pro zajištění kvality a stability.

Příčina opakujících se chyb: kontext a role v API

Jedním z hlavních důvodů, proč AI agenti opakují chyby, je způsob, jakým AI interpretuje API. Modely AI potřebují kontext a jasný popis role, aby mohly generovat efektivní kód. To znamená, že prompty musí být úplné: měly by obsahovat nejen funkční požadavky, ale také explicitně uvádět očekávaný výsledek a okrajové podmínky. Pro usnadnění tohoto procesu můžete ukládat prompty ve standardním formátu (MDC) a standardně je posílat AI. To je užitečné zejména pro obecná programovací pravidla, která dodržujete, a pro funkční a technické požadavky a strukturu vašeho projektu.

Nástroje jako FAISS a LangChain pomáhají

Produkty jako FAISS a LangChain nabízejí řešení, jak lépe zvládat kontext s AI. Například FAISS pomáhá při efektivním vyhledávání a získávání relevantních fragmentů kódu, zatímco LangChain pomáhá při strukturování kódu generovaného AI a udržování kontextu ve větším projektu. Ale i zde si můžete případně lokálně nastavit pomocí RAC databází.

Závěr: užitečné, ale ještě ne samostatné

AI je pro programátory mocný nástroj a může pomoci urychlit vývojové procesy. Přesto ještě není skutečně schopna samostatně navrhnout a vytvořit složitější kódovou základnu bez lidské kontroly. Programátoři by měli AI vnímat jako asistenta, který dokáže automatizovat úkoly a generovat nápady, ale který stále potřebuje vedení a korekci, aby dosáhl dobrého výsledku.

Kontaktujte nás Kontakt k pomoci s nastavením vývojového prostředí, aby týmy mohly získat maximum z vývojového prostředí a více se věnovat inženýrství požadavků a návrhu než ladění a psaní kódu.