Programozás AI Ügynökkel
A mesterséges intelligencia (MI) alapvetően megváltoztatta a programozás módját. Az MI-ügynökök képesek kódot generálni, optimalizálni, sőt még a hibakeresésben is segíteni. Ennek ellenére vannak bizonyos korlátok, amelyeket a programozóknak figyelembe kell venniük az MI-vel való munka során.
Problémák a sorrenddel és a duplikációval
Az MI-ügynököknek nehézségei vannak a kód megfelelő sorrendjével. Például egy fájl végére helyezhetik az inicializálásokat, ami futásidejű hibákat okoz. Ezenkívül az MI habozás nélkül több verziót is definiálhat ugyanabból az osztályból vagy függvényből egy projekten belül, ami konfliktusokhoz és zavarokhoz vezet.
Egy memória- és projektstruktúrával rendelkező kódplatform segít
Ennek megoldása az MI kódplatformok használata, amelyek képesek kezelni a memóriát és a projektstruktúrákat. Ez segít fenntartani a konzisztenciát összetett projektekben. Sajnos ezeket a funkciókat nem mindig alkalmazzák következetesen. Emiatt előfordulhat, hogy az MI elveszíti a projekt kohézióját, és nem kívánt duplikációkat vagy helytelen függőségeket vezet be a programozás során.
A legtöbb MI kódolási platform az úgynevezett eszközökkel dolgozik, amelyeket a nagy nyelvi modell (LLM) hívhat. Ezek az eszközök egy nyílt szabványú protokollon (MCP) alapulnak. Lehetséges tehát egy olyan IDE-t, mint a Visual Code, egy MI kódolási ügynökhöz csatlakoztatni. Esetleg helyileg is beállíthatsz egy LLM-et a llama az Ollama, és válasszon egy MCP szervert az integrációhoz. A NetCare készített egy MCP szerver eszközt a hibakereséshez és a mögöttes (linux) rendszer kezeléséhez. Hasznos, ha közvetlenül élőben szeretné futtatni a kódot.
Modellek itt találhatók: huggingface.
Az IDE-bővítmények nélkülözhetetlenek
Az AI által generált kód jobb kezelése érdekében a fejlesztők olyan IDE-bővítményeket használhatnak, amelyek felügyelik a kód helyességét. Az olyan eszközök, mint a linterek, típusellenőrzők és fejlett kódanalizáló eszközök segítenek a hibák korai felismerésében és javításában. Ezek elengedhetetlen kiegészítői az AI által generált kódnak a minőség és a stabilitás biztosítása érdekében.
Ismétlődő hibák oka: kontextus és szerep az API-kban
Az egyik fő oka annak, hogy az AI-ügynökök továbbra is hibákat ismételnek, az az, ahogyan az AI értelmezi az API-kat. Az AI-modelleknek kontextusra és egyértelmű szerepleírásra van szükségük a hatékony kód generálásához. Ez azt jelenti, hogy a promptoknak teljesnek kell lenniük: nemcsak a funkcionális követelményeket kell tartalmazniuk, hanem explicit módon meg kell határozniuk a várt eredményt és a feltételeket is. Ennek megkönnyítése érdekében a promptokat szabványos formátumban (MDC) tárolhatja, és alapértelmezés szerint elküldheti az AI-nak. Ez különösen hasznos az általánosan alkalmazott programozási szabályok, valamint a projekt funkcionális és műszaki követelményei és struktúrája esetén.
Az olyan eszközök, mint a FAISS és a LangChain segítenek
Olyan termékek, mint a FAISS és LangChain olyan megoldásokat kínálunk, amelyekkel az MI jobban képes kezelni a kontextust. A FAISS például segíti a releváns kódrészletek hatékony keresését és lekérdezését, míg a LangChain segít az MI által generált kód strukturálásában és a kontextus megőrzésében egy nagyobb projekten belül. De itt is lehetséges, hogy helyben, RAC adatbázisokkal állítsa be saját maga.
Következtetés: hasznos, de még nem önálló
Az MI egy hatékony eszköz programozók számára, és segíthet a fejlesztési folyamatok felgyorsításában. Ennek ellenére még nem igazán képes önállóan, emberi felügyelet nélkül komplexebb kódbázis tervezésére és felépítésére. A programozóknak az MI-t asszisztensként kell kezelniük, amely képes automatizálni a feladatokat és ötleteket generálni, de még mindig útmutatásra és korrekcióra szorul a jó eredmény eléréséhez.
Vegye fel kapcsolatot a fejlesztési környezet beállításához, hogy a csapatok a legtöbbet hozhassák ki a fejlesztési környezetből, és a hibakeresés és kódírás helyett inkább a követelményelemzésre és a tervezésre összpontosítsanak.
