პროგრამირება AI აგენტთან ერთად

ხელოვნურმა ინტელექტმა (AI) ფუნდამენტურად შეცვალა პროგრამირების წესი. AI აგენტებს შეუძლიათ კოდის გენერირება, ოპტიმიზაცია და გამართვაშიც კი დახმარება. მიუხედავად ამისა, არსებობს რამდენიმე შეზღუდვა, რომელიც პროგრამისტებმა უნდა გაითვალისწინონ AI-სთან მუშაობისას.

თანმიმდევრობისა და დუბლირების პრობლემები

AI აგენტებს უჭირთ კოდის სწორი თანმიმდევრობის დაცვა. მაგალითად, მათ შეუძლიათ ინიციალიზაციები ფაილის ბოლოს განათავსონ, რაც იწვევს გაშვების შეცდომებს. გარდა ამისა, AI-ს შეუძლია უყოყმანოდ განსაზღვროს ერთი და იგივე კლასის ან ფუნქციის მრავალი ვერსია პროექტში, რაც იწვევს კონფლიქტებსა და დაბნეულობას.

კოდის პლატფორმა მეხსიერებით და პროექტის სტრუქტურით ეხმარება

ამ პრობლემის გადაწყვეტა არის AI კოდის პლატფორმების გამოყენება, რომლებსაც შეუძლიათ მეხსიერებისა და პროექტის სტრუქტურების მართვა. ეს ხელს უწყობს თანმიმდევრულობის შენარჩუნებას რთულ პროექტებში. სამწუხაროდ, ეს ფუნქციები ყოველთვის თანმიმდევრულად არ გამოიყენება. ამის გამო, AI-მ შეიძლება დაკარგოს პროექტის თანმიმდევრულობა და პროგრამირების დროს შეიტანოს არასასურველი დუბლირება ან არასწორი დამოკიდებულებები.

AI-ს კოდირების პლატფორმების უმეტესობა მუშაობს ე.წ. ინსტრუმენტებთან, რომლებსაც დიდი ენობრივი მოდელი (LLM) იძახებს. ეს ინსტრუმენტები დაფუძნებულია ღია სტანდარტის პროტოკოლზე (MCP). ამიტომ შესაძლებელია IDE-ს, როგორიცაა Visual Studio Code, AI კოდირების აგენტთან დაკავშირება. სურვილის შემთხვევაში, შეგიძლიათ ადგილობრივად დააყენოთ LLM llama-ს ან ollama-ს გამოყენებით და აირჩიოთ MCP სერვერი ინტეგრაციისთვის. მოდელების ნახვა შეგიძლიათ huggingface-ზე.

IDE გაფართოებები აუცილებელია

AI-ით გენერირებული კოდის უკეთ სამართავად, დეველოპერებს შეუძლიათ გამოიყენონ IDE გაფართოებები, რომლებიც აკონტროლებენ კოდის სისწორეს. ინსტრუმენტები, როგორიცაა ლინტერები, ტიპების შემდგენლები და მოწინავე კოდის ანალიზის ინსტრუმენტები, ხელს უწყობენ შეცდომების ადრეულ გამოვლენასა და გამოსწორებას. ისინი წარმოადგენენ AI-ით გენერირებული კოდის აუცილებელ დამატებას ხარისხისა და სტაბილურობის უზრუნველსაყოფად.

განმეორებადი შეცდომების მიზეზი: კონტექსტი და როლი API-ებში

ერთ-ერთი მთავარი მიზეზი, რის გამოც AI აგენტები განაგრძობენ შეცდომების გამეორებას, არის ის, თუ როგორ განმარტავს AI API-ებს. AI მოდელებს სჭირდებათ კონტექსტი და მკაფიო როლის აღწერა ეფექტური კოდის გენერირებისთვის. ეს ნიშნავს, რომ მოთხოვნები (prompts) უნდა იყოს სრულყოფილი: მათ უნდა შეიცავდეს არა მხოლოდ ფუნქციურ მოთხოვნებს, არამედ უნდა ასახავდეს მოსალოდნელ შედეგსა და საზღვრებს. ამის გასამარტივებლად, შეგიძლიათ მოთხოვნები შეინახოთ სტანდარტულ ფორმატში (MDC) და გაუგზავნოთ AI-ს. ეს განსაკუთრებით სასარგებლოა ზოგადი პროგრამირების წესებისთვის, რომლებსაც იყენებთ, ასევე ფუნქციური და ტექნიკური მოთხოვნებისა და თქვენი პროექტის სტრუქტურისთვის.

ინსტრუმენტები, როგორიცაა FAISS და LangChain, ეხმარება

პროდუქტები, როგორიცაა FAISS და LangChain, გთავაზობთ გადაწყვეტილებებს AI-სთვის კონტექსტთან უკეთ გასამკლავებლად. მაგალითად, FAISS ეხმარება შესაბამისი კოდის ფრაგმენტების ეფექტურად ძიებასა და მოძიებაში, ხოლო LangChain ეხმარება AI-ით გენერირებული კოდის სტრუქტურირებაში და კონტექსტის შენარჩუნებაში უფრო დიდ პროექტში. თუმცა, აქაც შეგიძლიათ ადგილობრივად დააყენოთ RAC მონაცემთა ბაზებით.

დასკვნა: სასარგებლო, მაგრამ ჯერ კიდევ არა დამოუკიდებელი

AI არის ძლიერი ინსტრუმენტი პროგრამისტებისთვის და შეუძლია დაეხმაროს განვითარების პროცესების დაჩქარებაში. თუმცა, ის ჯერ კიდევ არ არის სრულად დამოუკიდებელი რთული კოდბეისის დიზაინისა და შექმნისთვის ადამიანის კონტროლის გარეშე. პროგრამისტებმა AI უნდა განიხილონ როგორც ასისტენტი, რომელსაც შეუძლია ამოცანების ავტომატიზაცია და იდეების გენერირება, მაგრამ რომელსაც მაინც სჭირდება ხელმძღვანელობა და კორექტირება კარგი შედეგის მისაღწევად.

დაგვიკავშირდით, რათა დაგეხმაროთ განვითარების გარემოს დაყენებაში, რათა გუნდებმა მაქსიმალურად გამოიყენონ განვითარების გარემო და მეტი დრო დაუთმონ მოთხოვნების ინჟინერიასა და დიზაინს, ვიდრე გამართვასა და კოდის წერას.