Προγραμματισμός με έναν Πράκτορα ΤΝ
Η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) έχει αλλάξει θεμελιωδώς τον τρόπο που προγραμματίζουμε. Οι πράκτορες ΤΝ μπορούν να δημιουργούν, να βελτιστοποιούν και ακόμη και να βοηθούν στον εντοπισμό σφαλμάτων (debugging) του κώδικα. Ωστόσο, υπάρχουν ορισμένοι περιορισμοί που οι προγραμματιστές πρέπει να λαμβάνουν υπόψη όταν εργάζονται με την ΤΝ.
Προβλήματα με τη σειρά και την επανάληψη
Οι πράκτορες ΤΝ δυσκολεύονται με τη σωστή σειρά του κώδικα. Για παράδειγμα, μπορεί να τοποθετήσουν αρχικοποιήσεις στο τέλος ενός αρχείου, προκαλώντας σφάλματα χρόνου εκτέλεσης. Επιπλέον, η ΤΝ μπορεί να ορίσει απερίσκεπτα πολλαπλές εκδόσεις της ίδιας κλάσης ή συνάρτησης εντός ενός έργου, οδηγώντας σε συγκρούσεις και σύγχυση.
Μια πλατφόρμα κώδικα με μνήμη και δομή έργου βοηθά
Μια λύση σε αυτό είναι η χρήση πλατφορμών κώδικα ΤΝ που μπορούν να διαχειριστούν τη μνήμη και τις δομές του έργου. Αυτό βοηθά στη διατήρηση της συνοχής σε πολύπλοκα έργα. Δυστυχώς, αυτές οι λειτουργίες δεν εφαρμόζονται πάντα με συνέπεια. Ως αποτέλεσμα, η ΤΝ μπορεί να χάσει τη συνοχή ενός έργου και να εισάγει ανεπιθύμητες διπλοτυπίες ή λανθασμένες εξαρτήσεις κατά τον προγραμματισμό.
Οι περισσότερες πλατφόρμες κώδικα ΤΝ λειτουργούν με τα λεγόμενα «εργαλεία» (tools) που μπορούν να κληθούν από το μεγάλο γλωσσικό μοντέλο (LLM). Αυτά τα εργαλεία βασίζονται σε ένα ανοιχτό πρότυπο πρωτόκολλο (MCP). Επομένως, είναι δυνατόν να συνδέσετε έναν πράκτορα κώδικα ΤΝ σε ένα IDE όπως το Visual Code. Εναλλακτικά, μπορείτε να εγκαταστήσετε ένα LLM τοπικά με llama του ollama και επιλέγετε ένα διακομιστής MCP για ενσωμάτωση. Τα μοντέλα βρίσκονται στο huggingface.
Οι επεκτάσεις IDE είναι απαραίτητες
Για να διαχειριστούν καλύτερα τον κώδικα που παράγεται από την ΤΝ, οι προγραμματιστές μπορούν να χρησιμοποιήσουν επεκτάσεις IDE που επιβλέπουν την ορθότητα του κώδικα. Εργαλεία όπως linters, type checkers και προηγμένες εργαλεία ανάλυσης κώδικα βοηθούν στον έγκαιρο εντοπισμό και τη διόρθωση σφαλμάτων. Αποτελούν ουσιαστική συμπλήρωση του κώδικα που παράγεται από την ΤΝ για τη διασφάλιση της ποιότητας και της σταθερότητας.
Η αιτία των επαναλαμβανόμενων σφαλμάτων: πλαίσιο και ρόλος στα API
Ένας από τους κύριους λόγους για τους οποίους οι πράκτορες ΤΝ συνεχίζουν να επαναλαμβάνουν σφάλματα έγκειται στον τρόπο με τον οποίο ερμηνεύουν τα API της ΤΝ. Τα μοντέλα ΤΝ χρειάζονται πλαίσιο (context) και μια σαφή περιγραφή ρόλου για να παράγουν αποτελεσματικό κώδικα. Αυτό σημαίνει ότι τα prompts πρέπει να είναι πλήρη: πρέπει να περιλαμβάνουν όχι μόνο τις λειτουργικές απαιτήσεις, αλλά και να καθιστούν σαφές το αναμενόμενο αποτέλεσμα και τους περιορισμούς. Για να διευκολυνθεί αυτό, μπορείτε να αποθηκεύετε τα prompts σε τυποποιημένη μορφή (MDC) και να τα στέλνετε αυτόματα στην ΤΝ. Αυτό είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για τους γενικούς κανόνες προγραμματισμού που εφαρμόζετε, καθώς και για τις λειτουργικές και τεχνικές απαιτήσεις και τη δομή του έργου σας.
Εργαλεία όπως τα FAISS και LangChain βοηθούν
Προϊόντα όπως FAISS και LangChain προσφέρουν λύσεις για να βοηθήσουν την ΤΝ να διαχειρίζεται καλύτερα το πλαίσιο (context). Για παράδειγμα, το FAISS βοηθά στην αποτελεσματική αναζήτηση και ανάκτηση σχετικών αποσπασμάτων κώδικα, ενώ το LangChain βοηθά στη δόμηση του κώδικα που παράγεται από την ΤΝ και στη διατήρηση του πλαισίου εντός ενός ευρύτερου έργου. Ωστόσο, ακόμη και εδώ μπορείτε να το στήσετε τοπικά με βάσεις δεδομένων RAC, εάν το επιθυμείτε.
Συμπέρασμα: χρήσιμο, αλλά όχι ακόμη αυτόνομο
Η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) είναι ένα ισχυρό εργαλείο για προγραμματιστές και μπορεί να βοηθήσει στην επιτάχυνση των διαδικασιών ανάπτυξης. Ωστόσο, δεν είναι ακόμη πραγματικά ικανή να σχεδιάσει και να δημιουργήσει αυτόνομα έναν πιο σύνθετο κώδικα χωρίς ανθρώπινη επίβλεψη. Οι προγραμματιστές πρέπει να θεωρούν την ΤΝ ως έναν βοηθό που μπορεί να αυτοματοποιήσει εργασίες και να δημιουργήσει ιδέες, αλλά που εξακολουθεί να χρειάζεται καθοδήγηση και διόρθωση για να επιτύχει ένα καλό αποτέλεσμα.
Επικοινωνήστε μαζί μας για να βοηθήσει στη ρύθμιση του περιβάλλοντος ανάπτυξης, ώστε να υποστηρίξει τις ομάδες να αξιοποιήσουν στο έπακρο το περιβάλλον ανάπτυξης και να ασχοληθούν περισσότερο με τη μηχανική απαιτήσεων και το σχεδιασμό παρά με τον εντοπισμό σφαλμάτων και τη συγγραφή κώδικα.
