AI агентімен бағдарламалау
Жасанды интеллект (ЖИ) бағдарламалау тәсілін түбегейлі өзгертті. ЖИ агенттері код генерациялай алады, оңтайландырады және тіпті қателерді түзетуге көмектеседі. Дегенмен, бағдарламашылар ЖИ-мен жұмыс істегенде есте сақтауы керек бірқатар шектеулер бар.
Реттеу және қайталау мәселелері
Кодтың дұрыс реттілігімен ЖИ агенттері қиналады. Мысалы, олар файлдың соңына инициализацияларды орналастырып, бұл іске қосу уақытында қателерге әкелуі мүмкін. Сонымен қатар, ЖИ жоба ішінде бір класс немесе функцияның бірнеше нұсқасын еш ойланбастан анықтай алады, бұл қақтығыстар мен шатасуларға әкеледі.
Жад пен жоба құрылымы бар кодтық платформа көмектеседі
Мұның шешімі – жадын және жоба құрылымдарын басқара алатын ЖИ код платформаларын пайдалану. Бұл күрделі жобаларда біркелкілікті сақтауға көмектеседі. Өкінішке орай, бұл функциялар әрқашан бірқалыпты қолданылмайды. Нәтижесінде, ЖИ жобаның тұтастығын жоғалтып, бағдарламалау кезінде қажетсіз қайталауларды немесе дұрыс емес тәуелділіктерді енгізуі мүмкін.
Көптеген ЖИ кодтау платформалары үлкен тілдік модельді шақыра алатын құралдармен жұмыс істейді. Бұл құралдар ашық стандартты протоколға (MCP) негізделген. Сондықтан, Visual Code сияқты IDE-ге ЖИ кодтау агентін қосу мүмкін. Қажет болса, жергілікті жерде LLM орнатуға болады лама ollama-ның және интеграцияланатын MCP серверін таңдайсыз. NetCare жасады MCP сервері тексеруге және негізгі (linux) жүйесін басқаруға көмектесу үшін. Кодты тікелей іске қосқыңыз келгенде пайдалы.
Модельдерді мына жерден табуға болады huggingface.
IDE кеңейтімдері таптырмас
Жасанды интеллект арқылы жасалған кодты жақсырақ басқару үшін әзірлеушілер кодтың дұрыстығын қадағалайтын IDE кеңейтімдерін пайдалана алады. Линтерлер, типтік тексеру құралдары және жетілдірілген кодты талдау құралдары сияқты құралдар қателерді ерте анықтап, түзетуге көмектеседі. Олар сапа мен тұрақтылықты қамтамасыз ету үшін ЖИ жасаған кодтың маңызды қосымшасы болып табылады.
Қайталанатын қателердің себебі: API-лердегі контекст пен рөл
ЖИ агенттерінің қателерді қайталай беруінің негізгі себептерінің бірі – ЖИ API-лерді түсіндіру тәсілінде. Тиімді кодты генерациялау үшін ЖИ модельдеріне контекст пен нақты рөл сипаттамасы қажет. Бұл промттардың толық болуын талап етеді: олар тек функционалдық талаптарды ғана емес, сонымен қатар күтілетін нәтижені және шектеулі шарттарды нақты көрсетуі керек. Мұны жеңілдету үшін промттарды стандартты форматта (MDC) сақтап, ЖИ-ге стандартты түрде жіберуге болады. Бұл әсіресе қолданылатын жалпы бағдарламалау ережелері, функционалдық және техникалық талаптар, сондай-ақ жобаңыздың құрылымы үшін пайдалы.
FAISS және LangChain сияқты құралдар көмектеседі
Сияқты өнімдер FAISS және LangChain AI-дің контекстпен жақсырақ жұмыс істеуіне арналған шешімдерді ұсынады. Мысалы, FAISS тиісті код фрагменттерін тиімді іздеуге және алуға көмектеседі, ал LangChain AI арқылы жасалған кодты құрылымдауға және үлкен жобада контексті сақтауға көмектеседі. Бірақ мұнда да, қажет болса, сіз оны RAC дерекқорлары арқылы жергілікті түрде орнатуыңызға болады.
Қорытынды: пайдалы, бірақ әлі тәуелсіз емес
AI - бағдарламалаушылар үшін қуатты құрал және әзірлеу процестерін жылдамдатуға көмектесе алады. Дегенмен, ол әлі де адамның бақылауынсыз күрделірек кодты өз бетінше жобалай және құра алмайды. Бағдарламалаушылар AI-ді тапсырмаларды автоматтандыра алатын және идеялар тудыра алатын көмекші ретінде қарастыруы керек, бірақ жақсы нәтижеге жету үшін әлі де басшылық пен түзетуді қажет етеді.
Алыңыз байланыс командаларға әзірлеу ортасынан барынша пайда алуға және қателерді түзету мен код жазуға қарағанда талаптарды әзірлеуге және жобалауға көбірек уақыт бөлуге көмектесу үшін әзірлеу ортасын орнатуға көмектесу.
