Programavimas su dirbtinio intelekto agentu
Dirbtinis intelektas (DI) iš esmės pakeitė mūsų programavimo būdą. DI agentai gali generuoti, optimizuoti kodą ir net padėti atliekant klaidų paiešką. Tačiau programuotojai, dirbdami su DI, turi atsižvelgti į tam tikrus apribojimus.
Sekos ir dubliavimo problemos
DI agentams sunku nustatyti teisingą kodo eiliškumą. Pavyzdžiui, jie gali pateikti inicializacijas failo pabaigoje, o tai sukelia paleidimo klaidas. Be to, DI gali be jokio vargo apibrėžti kelias to paties klasės ar funkcijos versijas projekte, o tai lemia konfliktus ir painiavą.
Kodo platforma su atmintimi ir projekto struktūra padeda
Vienas iš sprendimų yra naudoti DI kodo platformas, kurios gali valdyti atmintį ir projekto struktūras. Tai padeda išlaikyti nuoseklumą sudėtinguose projektuose. Deja, šios funkcijos ne visada taikomos nuosekliai. Dėl to gali nutikti taip, kad DI praranda projekto vientisumą ir programavimo metu įveda nepageidaujamą dubliavimąsi ar neteisingas priklausomybes.
Dauguma DI kodavimo platformų veikia su vadinamosiomis „tools“ (įrankiais), kuriuos gali iškviesti didelis kalbos modelis (LLM). Tie įrankiai yra pagrįsti atviru standartiniu protokolu (MCP). Todėl yra įmanoma prie IDE, pavyzdžiui, „Visual Code“, prijungti DI kodavimo agentą. Galbūt galite vietoje nustatyti LLM su llama ir „ollama“ ir pasirinkite MCP serverį, su kuriuo norite integruotis. „NetCare“ sukūrė MCP serverį įrankį, kuris padeda derinti klaidas ir valdyti pagrindinę (linux) sistemą. Naudinga, jei norite tiesiogiai paleisti kodą gyvai.
Modelius galite rasti huggingface.
IDE plėtiniai yra nepakeičiami
Norint geriau valdyti dirbtinio intelekto (DI) sugeneruotą kodą, kūrėjai gali naudoti integruotos plėtros aplinkos (IDE) plėtinius, kurie stebi kodo teisingumą. Tokios priemonės kaip linteriai, tipų tikrintuvai ir pažangios kodo analizės įrankiai padeda anksti aptikti ir ištaisyti klaidas. Jie yra būtinas DI sugeneruoto kodo papildas, užtikrinantis kokybę ir stabilumą.
Pasikartojančių klaidų priežastis: kontekstas ir vaidmuo API-uose
Viena pagrindinių priežasčių, kodėl DI agentai kartoja klaidas, yra tai, kaip DI API interpretuojamos. DI modeliams reikia konteksto ir aiškaus vaidmens apibrėžimo, kad galėtų generuoti veiksmingą kodą. Tai reiškia, kad raginimai turi būti išsamūs: juose turi būti ne tik funkciniai reikalavimai, bet ir aiškiai nurodytas laukiamas rezultatas bei ribinės sąlygos. Siekiant tai palengvinti, raginimus galite išsaugoti standartiniu formatu (MDC) ir automatiškai siųsti DI. Tai ypač naudinga jūsų taikomoms bendrosioms programavimo taisyklėms, funkcinėms ir techninėms specifikacijoms bei projekto struktūrai.
Tokie įrankiai kaip FAISS ir LangChain padeda
Produktai, tokie kaip FAISS ir LangChain siūlo sprendimus, kaip geriau valdyti DI kontekstą. Pavyzdžiui, FAISS padeda efektyviai ieškoti ir gauti susijusius kodo fragmentus, o LangChain padeda struktūrizuoti DI sugeneruotą kodą ir išlaikyti kontekstą didesniame projekte. Tačiau čia taip pat galite tai nustatyti vietoje naudodami RAC duomenų bazes.
Išvada: naudinga, bet dar ne savarankiška
Dirbtinis intelektas (DI) yra galingas įrankis programuotojams ir gali padėti pagreitinti kūrimo procesus. Tačiau jis dar nėra visiškai pajėgus savarankiškai projektuoti ir kurti sudėtingesnį kodo pagrindą be žmogaus priežiūros. Programuotojai turėtų laikyti DI asistentu, kuris gali automatizuoti užduotis ir generuoti idėjas, tačiau kuriam vis tiek reikia vadovavimo ir korekcijų, kad būtų pasiektas geras rezultatas.
Imkitės kontaktuokite veiksmų, kad padėtumėte nustatyti kūrimo aplinką, padėti komandoms išnaudoti visas kūrimo aplinkos galimybes ir daugiau dėmesio skirti reikalavimų inžinerijai bei projektavimui, o ne klaidų taisymui ir kodo rašymui.
