პროგრამირება AI აგენტის გამოყენებით

ხელოვნურმა ინტელექტმა (AI) ფუნდამენტურად შეცვალა პროგრამირების წესი. AI აგენტებს შეუძლიათ კოდის გენერირება, ოპტიმიზაცია და დებაგინგში დახმარებაც კი. თუმცა, არსებობს გარკვეული შეზღუდვები, რომლებიც პროგრამისტებმა უნდა გაითვალისწინონ AI-თან მუშაობისას.

თანმიმდევრობისა და დუბლირების პრობლემები

AI აგენტებს უჭირთ კოდის სწორი თანმიმდევრობის დაცვა. მაგალითად, მათ შეუძლიათ ინიციალიზაციები ფაილის ბოლოში განათავსონ, რაც დროის შეცდომებს იწვევს. გარდა ამისა, AI-ს შეუძლია პროექტში ერთი და იმავე კლასის ან ფუნქციის მრავალი ვერსიის შექმნა ყოველგვარი ყოყმანის გარეშე, რაც კონფლიქტებსა და დაბნეულობას იწვევს.

მეხსიერებისა და პროექტის სტრუქტურის მქონე კოდის პლატფორმა გვეხმარება

ამ პრობლემის გადაწყვეტაა AI კოდის პლატფორმების გამოყენება, რომლებსაც შეუძლიათ მეხსიერებისა და პროექტის სტრუქტურების მართვა. ეს ხელს უწყობს სირთულეების მქონე პროექტებში თანმიმდევრულობის შენარჩუნებას. სამწუხაროდ, ეს ფუნქციები ყოველთვის თანმიმდევრულად არ გამოიყენება. შედეგად, AI-მ შეიძლება დაკარგოს პროექტის მთლიანობა და პროგრამირებისას შემოიტანოს არასასურველი დუბლიკატები ან არასწორი დამოკიდებულებები.

უმეტესი AI კოდირების პლატფორმები მუშაობენ ე.წ. ხელსაწყოებით, რომლებსაც შეუძლიათ დიდი ენის მოდელის (LLM) გამოძახება. ეს ხელსაწყოები დაფუძნებულია ღია სტანდარტულ პროტოკოლზე (MCP). ამიტომ, შესაძლებელია Visual Code-ის მსგავსი IDE-ის დაკავშირება AI კოდირების აგენტთან. სურვილის შემთხვევაში, შეგიძლიათ ლოკალურად დააყენოთ LLM llama ოლამას და აირჩიეთ MCP სერვერი რომელთანაც გსურთ ინტეგრაცია. მოდელების ნახვა შეგიძლიათ huggingface.

IDE გაფართოებები აუცილებელია

AI-გენერირებული კოდის უკეთ სამართავად, დეველოპერებს შეუძლიათ გამოიყენონ IDE გაფართოებები, რომლებიც აკონტროლებენ კოდის სისწორეს. ისეთი ხელსაწყოები, როგორიცაა ლინტერები, ტიპის ჩამომკვლევები და მოწინავე კოდის ანალიზის ხელსაწყოები, გვეხმარება შეცდომების ადრეულ ეტაპზე აღმოჩენასა და გამოსწორებაში. ისინი წარმოადგენენ აუცილებელ დამატებას AI-გენერირებული კოდისთვის ხარისხისა და სტაბილურობის უზრუნველსაყოფად.

განმეორებითი შეცდომების მიზეზი: კონტექსტი და როლი API-ებში

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

FAISS-ისა და LangChain-ის მსგავსი ხელსაწყოები გვეხმარება

პროდუქტები, როგორიცაა FAISS და LangChain გთავაზობთ გადაწყვეტილებებს, რათა AI უკეთ გაუმკლავდეს კონტექსტს. მაგალითად, FAISS ეხმარება შესაბამისი კოდის ფრაგმენტების ეფექტურ ძიებასა და მოძიებაში, ხოლო LangChain ეხმარება AI-გენერირებული კოდის სტრუქტურირებაში და კონტექსტის შენარჩუნებაში უფრო დიდ პროექტში. თუმცა, აქაც შეგიძლიათ ადგილობრივად დააყენოთ ეს RAC მონაცემთა ბაზებით.

დასკვნა: სასარგებლოა, მაგრამ ჯერ კიდევ დამოუკიდებლად არ შეუძლია

AI არის მძლავრი ინსტრუმენტი პროგრამისტებისთვის და შეუძლია დააჩქაროს განვითარების პროცესები. თუმცა, ის ჯერ კიდევ არ არის სრულად მზად, რომ ადამიანის კონტროლის გარეშე დააპროექტოს და შექმნას უფრო რთული კოდის ბაზა. პროგრამისტებმა AI უნდა განიხილონ როგორც ასისტენტი, რომელსაც შეუძლია ამოცანების ავტომატიზაცია და იდეების გენერირება, მაგრამ რომელსაც ჯერ კიდევ სჭირდება ხელმძღვანელობა და კორექტირება კარგი შედეგის მისაღწევად.

お問い合わせ კონტაქტი რათა დაგეხმაროთ განვითარების გარემოს დაყენებაში, გუნდებს დავეხმაროთ განვითარების გარემოს მაქსიმალურად გამოყენებაში და მეტი დრო დაუთმონ მოთხოვნების ინჟინერიასა და დიზაინს, ვიდრე დებగ్ინგსა და კოდის წერას.