Programozás AI ügynökkel
A mesterséges intelligencia (AI) alapvetően megváltoztatta a programozás módját. Az AI-ügynökök képesek kódot generálni, optimalizálni, sőt a hibakeresésben is segíteni. Ennek ellenére van néhány korlátozás, amelyet a programozóknak figyelembe kell venniük az AI-val való munka során.
Problémák a sorrenddel és a duplikációval
Az AI-agenseknek nehézségei vannak a kód megfelelő sorrendjének kialakításával. Például a fájl végére helyezhetik az inicializálásokat, ami futási idejű hibákat okoz. Ezenkívül az AI habozás nélkül több verziót is definiálhat ugyanazon osztályból vagy függvényből egy projekten belül, ami konfliktusokhoz és zavarokhoz vezet.
A memóriával és projektszerkezettel rendelkező kódplatform segít
Ennek megoldása az AI-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 AI elveszíti a projekt kohézióját, és nem kívánt duplikációkat vagy helytelen függőségeket vezet be a programozás során.
A legtöbb AI kódolási platform úgynevezett eszközökkel működik, amelyeket a nagyméretű nyelvi modell (LLM) hívhat. Ezek az eszközök egy nyílt szabványú protokollon (MCP) alapulnak. Lehetséges továbbá egy IDE-t, például a Visual Code-ot, egy AI kódolási ügynökhöz csatlakoztatni. Szükség esetén helyileg is beállíthat egy LLM-et a llama vagy az Ollamát, és kiválaszthat egy MCP szerver integrációhoz. Modellek találhatók a huggingface.
Az IDE-bővítmények nélkülözhetetlenek
Az AI által generált kód jobb kezelése érdekében a fejlesztők használhatnak olyan IDE-bővítményeket, amelyek felügyelik a kód helyességét. Az olyan eszközök, mint a linters, típusellenőrzők és fejlett kód-elemző eszközök segítenek a hibák korai felismerésében és javításában. Ezek elengedhetetlen kiegészítői az AI által generált kódnak a minőség és a stabilitás biztosítása érdekében.
Az ismétlődő hibák oka: kontextus és szerep az API-kban
Az egyik fő oka annak, hogy az AI-ügynökök továbbra is ismétlik a hibákat, az az, ahogyan az AI értelmezi az API-kat. Az AI-modellek kontextusra és egyértelmű szerepleírásra szorulnak 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 várható 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 alkalmazott általános programozási szabályok, valamint a funkcionális és műszaki követelmények és a projekt struktúrája szempontjából.
Az olyan eszközök, mint a FAISS és a LangChain segítenek
Olyan termékek, mint a FAISS és LangChain megoldásokat kínálnak arra, hogy az AI jobban kezelje a kontextust. A FAISS például segíti a releváns kódrészletek hatékony keresését és lekérdezését, míg a LangChain segít az AI által generált kód strukturálásában és a kontextus megőrzésében egy nagyobb projekten belül. De itt is lehetőség van arra, hogy helyben, RAC adatbázisokkal állítsa be.
Konklúzió: hasznos, de még nem önálló
Az AI egy hatékony eszköz a programozók számára, és segíthet a fejlesztési folyamatok felgyorsításában. Azonban még nem igazán képes önállóan, emberi felügyelet nélkül összetettebb kódbázis tervezésére és felépítésére. A programozóknak az AI-t olyan asszisztensként kell kezelniük, amely képes automatizálni a feladatokat és ötleteket generálni, de még mindig útmutatásra és korrekcióra szorul a jó eredmény eléréséhez.
Vegye Kapcsolat a fejlesztői környezet beállításához, hogy segítse a csapatokat a legtöbbet kihozni a fejlesztői környezetből, és több időt fordítsanak a követelményelemzésre és a tervezésre, mint a hibakeresésre és a kódírásra.
