Programiranje s AI Agentom
Umjetna inteligencija (AI) temeljno je promijenila način na koji programiramo. AI agenti mogu generirati kod, optimizirati ga, pa čak i pomagati pri ispravljanju pogrešaka (debugging). Ipak, postoje neka ograničenja kojih programeri moraju biti svjesni kada rade s AI-jem.
Problemi s redoslijedom i duplikacijom
AI agenti imaju poteškoća s ispravnim redoslijedom koda. Na primjer, mogu postaviti inicijalizacije na kraj datoteke, što uzrokuje pogreške pri izvođenju (runtime errors). Osim toga, AI bez oklijevanja može definirati višestruke verzije iste klase ili funkcije unutar projekta, što dovodi do sukoba i zabune.
Platforma koda s memorijom i strukturom projekta pomaže
Rješenje za to je upotreba AI platformi za kodiranje koje mogu upravljati memorijom i strukturom projekta. To pomaže u održavanju dosljednosti u složenim projektima. Nažalost, te funkcije nisu uvijek dosljedno implementirane. Zbog toga se može dogoditi da AI izgubi koheziju projekta i uvede neželjeno dupliranje ili pogrešne ovisnosti tijekom programiranja.
Većina AI platformi za kodiranje radi s takozvanim alatima koje veliki jezični model (LLM) može pozvati. Ti su alati utemeljeni na otvorenom standardnom protokolu (MCP). Stoga je moguće povezati AI agenta za kodiranje s IDE-om poput Visual Codea. Opcionalno, možete lokalno postaviti LLM s llama ollama i odaberite MCP poslužitelj za integraciju. NetCare je izradio MCP poslužitelj kako bi pomogao pri otklanjanju pogrešaka i upravljanju osnovnim (linux) sustavom. Korisno ako želite odmah pokrenuti kod uživo.
Modeli se mogu pronaći na huggingface.
IDE ekstenzije su neophodne
Kako bi se bolje upravljao kodom generiranim umjetnom inteligencijom, programeri mogu koristiti IDE ekstenzije koje nadziru ispravnost koda. Alati poput lintera, provjera tipova i naprednih alata za analizu koda pomažu u ranom otkrivanju i ispravljanju pogrešaka. Oni su ključna nadopuna kodu generiranom umjetnom inteligencijom kako bi se osigurala kvaliteta i stabilnost.
Uzrok ponavljajućih pogrešaka: kontekst i uloga u API-jima
Jedan od glavnih razloga zašto AI agenti nastavljaju ponavljati pogreške leži u načinu na koji AI tumači API-je. AI modeli trebaju kontekst i jasno definirane uloge kako bi generirali učinkovit kod. To znači da upiti moraju biti potpuni: ne smiju sadržavati samo funkcionalne zahtjeve, već moraju eksplicitno navesti i očekivani rezultat te granične uvjete. Kako bi se to olakšalo, upite možete pohraniti u standardnom formatu (MDC) i automatski ih prosljeđivati umjetnoj inteligenciji. To je posebno korisno za generička pravila programiranja koja primjenjujete, kao i za funkcionalne i tehničke zahtjeve te strukturu vašeg projekta.
Alati poput FAISS-a i LangChain-a pomažu
Proizvodi poput FAISS i LangChain nude rješenja za bolje upravljanje kontekstom umjetne inteligencije. FAISS, na primjer, pomaže u učinkovitom pretraživanju i dohvaćanju relevantnih isječaka koda, dok LangChain pomaže u strukturiranju koda generiranog umjetnom inteligencijom i održavanju konteksta unutar većeg projekta. Međutim, i ovdje možete to po želji postaviti lokalno pomoću RAC baza podataka.
Zaključak: korisno, ali još uvijek ne samostalno
AI je moćan alat za programere i može pomoći u ubrzavanju razvojnih procesa. Ipak, još uvijek nije u potpunosti sposoban samostalno dizajnirati i izgraditi složeniji kod bez ljudskog nadzora. Programeri bi AI trebali smatrati asistentom koji može automatizirati zadatke i generirati ideje, ali kojem je i dalje potrebna smjernica i ispravci kako bi se postigao dobar rezultat.
Kontaktirajte nas kako bi pomogao u postavljanju razvojnog okruženja, kako bi se timovima pomoglo da izvuku maksimum iz razvojnog okruženja i da se više usredotoče na inženjerstvo zahtjeva i dizajn, a manje na ispravljanje grešaka i pisanje koda.
