Programmeerimine tehisintellekti agendiga
Tehisintellekt (AI) on fundamentaalselt muutnud meie programmeerimisviisi. AI-agendid suudavad genereerida koodi, seda optimeerida ja isegi vigade parandamisel abiks olla. Siiski on programmeerijatel AI-ga töötades mõned piirangud meeles pidada.
Probleemid järjestuse ja duplikaadiga
AI-agentidel on raskusi koodi õige järjestusega. Näiteks võivad nad initsialiseeringud paigutada faili lõppu, mis põhjustab käitusaja vigu. Lisaks võib AI kõhklemata defineerida projektis mitu koopiat samast klassist või funktsioonist, mis viib konfliktide ja segaduseni.
Mälu ja projektistruktuuriga koodiplatvorm aitab
Selle lahenduseks on kasutada AI-koodiplatvorme, mis suudavad hallata mälu ja projektistruktuure. See aitab säilitada järjepidevust keerulistes projektides. Kahjuks ei rakendata neid funktsioone alati ühtlaselt. Selle tulemusena võib AI kaotada projekti sidususe ja programmeerimise käigus sisse tuua soovimatuid duplikaate või ebaõigeid sõltuvusi.
Enamik AI-kodeerimisplatvorme töötab nn tööriistadega, mida saab kasutada suure keelemudeli (LLM) kutsumiseks. Need tööriistad põhinevad avatud standardprotokollil (MCP). Seetõttu on võimalik ühendada AI-kodeerimisagentiga sellist IDE-d nagu Visual Code. Soovi korral saate lokaalselt seadistada LLM-i koos laama või valite Ollama ja valite MCP-serveri, millega integreerida. NetCare on loonud MCP-server abi saamiseks silumisel ja alusstruktuuri (Linuxi) süsteemi haldamisel. Kasulik, kui soovite koodi kohe otseülekandesse viia.
Mudeleid saab leida aadressilt huggingface.
IDE laiendused on hädavajalikud
AI-ga genereeritud koodi paremaks haldamiseks saavad arendajad kasutada IDE-laiendusi, mis jälgivad koodi korrektsust. Sellised tööriistad nagu linterid, tüübikontrollijad ja täiustatud koodianalüüsi tööriistad aitavad vigu varakult tuvastada ja parandada. Need on AI-ga genereeritud koodi oluline täiendus kvaliteedi ja stabiilsuse tagamiseks.
Korduvate vigade põhjus: kontekst ja roll API-des
Üks peamisi põhjuseid, miks tehisintellekti agendid vigu kordavad, peitub viisis, kuidas tehisintellekti API-sid tõlgendatakse. Tehisintellekti mudelid vajavad tõhusa koodi genereerimiseks konteksti ja selget rollikirjeldust. See tähendab, et viipad peavad olema täielikud: need ei tohiks sisaldada ainult funktsionaalseid nõudeid, vaid peavad ka selgelt kirjeldama oodatavat tulemust ja piiranguid. Selle hõlbustamiseks saate viibad salvestada standardvormingus (MDC) ja need vaikimisi tehisintellektile kaasa saata. See on eriti kasulik üldiste programmeerimisreeglite, funktsionaalsete ja tehniliste nõuete ning teie projekti struktuuri jaoks, mida te järgite.
FAISS-i ja LangChaini sarnased tööriistad aitavad
Tooted nagu FAISS ja LangChain pakuvad lahendusi, mis aitavad tehisintellektil paremini kontekstiga toime tulla. Näiteks aitab FAISS tõhusalt otsida ja hankida asjakohaseid koodilõike, samas kui LangChain aitab struktureerida tehisintellekti loodud koodi ja säilitada konteksti suuremas projektis. Kuid ka siin saate selle vajadusel ise lokaalselt üles seada RAC andmebaaside abil.
Kokkuvõte: kasulik, kuid veel mitte iseseisev
Tehisintellekt on programmeerijatele võimas tööriist ja võib aidata arendusprotsesse kiirendada. Siiski ei ole see veel tõeliselt võimeline iseseisvalt keerukamat koodibaasi kavandama ja ehitama ilma inimjärelevalveta. Programmeerijad peaksid tehisintellekti käsitlema assistendina, kes suudab automatiseerida ülesandeid ja genereerida ideid, kuid vajab siiski juhendamist ja parandamist hea tulemuse saavutamiseks.
Võtke ühendust et aidata luua arenduskeskkonda, et meeskonnad saaksid arenduskeskkonnast maksimumi võtta ning tegeleda rohkem nõuete inseneritöö ja disainiga, mitte vigade parandamise ja koodi kirjutamisega.
