Programmēšana ar MI aģentu
Artificial intelligence (AI) heeft de manier waarop we programmeren fundamenteel veranderd. AI-agents kunnen code genereren, optimaliseren en zelfs helpen bij debugging. Toch zijn er enkele beperkingen die programmeurs in gedachten moeten houden bij het werken met AI.
Secības un dublikācijas problēmas
AI-agents hebben moeite met de juiste volgorde van code. Ze kunnen bijvoorbeeld initialisaties aan het einde van een bestand plaatsen, wat runtime-fouten veroorzaakt. Daarnaast kan AI zonder aarzeling meerdere versies van dezelfde klasse of functie definiëren binnen een project, wat tot conflicten en verwarring leidt.
Koda platforma ar atmiņu un projekta struktūru palīdz
Een oplossing hiervoor is het gebruik van AI-codeplatforms die geheugen en projectstructuren kunnen beheren. Dit helpt bij het bewaren van consistentie in complexe projecten. Helaas worden deze functies niet altijd consequent toegepast. Hierdoor kan het voorkomen dat de AI de samenhang van een project verliest en ongewenste duplicaties of incorrecte afhankelijkheden introduceert tijdens het programmeren.
De meeste AI coding platformen werken met zogenaamde tools die het large language model aan kan roepen. Die tools zijn gebaseerd op een open standaard protocol (MCP). Het is dan ook mogelijk om aan een IDE zoals Visual Code aan een AI coding agent te koppelen. Eventueel kan je lokaal een LLM opzetten met llama no Ollama un izvēlaties MCP serveri, ar kuru integrēties. NetCare ir izveidojis MCP serveris rīku, lai palīdzētu ar atkļūdošanu un zemāk esošās (linux) sistēmas pārvaldību. Noderīgi, ja vēlaties tieši palaist kodu tiešraidē.
Modeļus var atrast vietnē huggingface.
IDE paplašinājumi ir neatņemami
Lai labāk pārvaldītu AI ģenerēto kodu, izstrādātāji var izmantot IDE paplašinājumus, kas uzrauga koda pareizību. Rīki, piemēram, linters, tipu pārbaudītāji un uzlabotas koda analīzes rīki, palīdz laicīgi atklāt un labot kļūdas. Tie ir būtisks papildinājums AI ģenerētajam kodam, lai nodrošinātu tā kvalitāti un stabilitāti.
Atkārtotu kļūdu cēlonis: konteksts un loma API
Viens no galvenajiem iemesliem, kāpēc AI aģenti turpina atkārtot kļūdas, ir veids, kā AI interpretē API. AI modeļiem ir nepieciešams konteksts un skaidrs lomas apraksts, lai ģenerētu efektīvu kodu. Tas nozīmē, ka kešatmiņas (prompt) ir jābūt pilnīgām: tām jāietver ne tikai funkcionālās prasības, bet arī jāprecizē gaidāmais rezultāts un robežnosacījumi. Lai to atvieglotu, kešatmiņas var saglabāt standarta formātā (MDC) un automātiski nosūtīt uz AI. Tas ir īpaši noderīgi vispārīgajiem programmēšanas noteikumiem, ko ievērojat, kā arī funkcionālajām un tehniskajām prasībām un jūsu projekta struktūrai.
Tādas rīki kā FAISS un LangChain palīdz
Produkti, piemēram, FAISS un LangChain piedāvā risinājumus, lai AI labāk tiktu galā ar kontekstu. Piemēram, FAISS palīdz efektīvi meklēt un izgūt atbilstošus koda fragmentus, savukārt LangChain palīdz strukturēt AI ģenerēto kodu un saglabāt kontekstu lielākā projektā. Taču arī šeit jūs varat to iestatīt lokāli, izmantojot RAC datubāzes.
Secinājums: noderīgi, bet vēl ne pašpietiekami
Mākslīgais intelekts (MI) ir spēcīgs rīks programmētājiem un var palīdzēt paātrināt izstrādes procesus. Tomēr tas vēl nav pilnībā spējīgs patstāvīgi izstrādāt un veidot sarežģītāku koda bāzi bez cilvēka uzraudzības. Programmētājiem MI jāuztver kā asistents, kas var automatizēt uzdevumus un ģenerēt idejas, bet kuram joprojāt ir nepieciešama vadība un korekcija, lai sasniegtu labu rezultātu.
Sazinieties kontakti lai palīdzētu izveidot izstrādes vidi, palīdzēt komandām maksimāli izmantot izstrādes vidi un vairāk nodarboties ar prasību inžinieriju un dizainu, nevis ar kļūdu novēršanu un koda rakstīšanu.
