תכנות עם סוכן AI

בינה מלאכותית (AI) שינתה באופן יסודי את הדרך שבה אנו מתכנתים. סוכני AI יכולים לייצר קוד, לבצע אופטימיזציה ואף לסייע בדיבוג. עם זאת, ישנן מספר מגבלות שמתכנתים צריכים לקחת בחשבון בעת עבודה עם AI.

בעיות סדר וכפילויות

לסוכני AI יש קושי עם סדר הקוד הנכון. לדוגמה, הם עלולים למקם אתחולים בסוף קובץ, מה שגורם לשגיאות זמן ריצה. בנוסף, AI עלול להגדיר ללא היסוס מספר גרסאות של אותה מחלקה או פונקציה בתוך פרויקט, מה שמוביל לקונפליקטים ובלבול.

פלטפורמת קוד עם זיכרון ומבנה פרויקט מסייעת

פתרון לכך הוא שימוש בפלטפורמות קוד מבוססות AI שיכולות לנהל זיכרון ומבני פרויקט. זה מסייע בשמירה על עקביות בפרויקטים מורכבים. למרבה הצער, פונקציות אלו אינן מיושמות תמיד באופן עקבי. כתוצאה מכך, ה-AI עלול לאבד את הלכידות של הפרויקט ולהכניס כפילויות לא רצויות או תלויות שגויות במהלך התכנות.

רוב פלטפורמות הקידוד מבוססות ה-AI פועלות עם כלים המאפשרים לקרוא למודל השפה הגדול (LLM). כלים אלה מבוססים על פרוטוקול סטנדרטי פתוח (MCP). לכן, ניתן לחבר סוכן קידוד AI לסביבת פיתוח משולבת (IDE) כמו Visual Code. אפשר גם להקים LLM מקומית עם Llama או Ollama ולבחור שרת MCP כדי להשתלב איתו. ניתן למצוא מודלים ב Hugging Face.

הרחבות IDE הן הכרחיות

כדי לנהל טוב יותר קוד שנוצר על ידי AI, מפתחים יכולים להשתמש בתוספי IDE המפקחים על נכונות הקוד. כלים כמו לינטרים, בודקי סוגים וכלי ניתוח קוד מתקדמים מסייעים באיתור ותיקון שגיאות בשלב מוקדם. הם מהווים תוספת חיונית לקוד שנוצר על ידי AI כדי להבטיח איכות ויציבות.

מקורן של שגיאות חוזרות: הקשר ותפקיד ב-APIs

אחת הסיבות העיקריות לכך שסוכני AI ממשיכים לחזור על טעויות טמונה באופן שבו הם מפרשים ממשקי API של AI. מודלי AI זקוקים להקשר ולתיאור תפקיד ברור כדי לייצר קוד יעיל. המשמעות היא שהנחיות (Prompts) חייבות להיות שלמות: עליהן לכלול לא רק את הדרישות הפונקציונליות, אלא גם לציין במפורש את התוצאה הצפויה ואת תנאי הקצה. כדי להקל על כך, ניתן לשמור את ההנחיות בפורמט סטנדרטי (MDC) ולשלוח אותן כברירת מחדל ל-AI. זה שימושי במיוחד עבור כללי תכנות גנריים שאתה נוקט בהם, וכן עבור הדרישות הפונקציונליות והטכניות ומבנה הפרויקט שלך.

כלים כמו FAISS ו-LangChain עוזרים

כלים כמו FAISS ו LangChain מציעים פתרונות שיאפשרו ל-AI להתמודד טוב יותר עם הקשר. לדוגמה, FAISS מסייע בחיפוש ואחזור יעיל של קטעי קוד רלוונטיים, בעוד ש-LangChain מסייע במבנה של קוד שנוצר על ידי AI ושמירה על הקשר בתוך פרויקט גדול יותר. אך גם כאן, ניתן להקים זאת באופן מקומי באמצעות מסדי נתונים של RAC.

מסקנה: שימושי, אך עדיין לא עצמאי

בינה מלאכותית היא כלי רב עוצמה עבור מתכנתים ויכולה לסייע בהאצת תהליכי פיתוח. עם זאת, היא עדיין אינה מסוגלת לתכנן ולבנות בסיס קוד מורכב באופן עצמאי ללא פיקוח אנושי. מתכנתים צריכים להתייחס ל-AI כאל עוזר שיכול לבצע אוטומציה של משימות ולייצר רעיונות, אך עדיין זקוק להכוונה ותיקונים כדי להגיע לתוצאה טובה.

צור קשר כדי לסייע בהקמת סביבת הפיתוח, כדי לתמוך בצוותים להפיק את המרב מסביבת הפיתוח ולהתמקד יותר בהנדסת דרישות ועיצוב מאשר בדיבוג וכתיבת קוד.