Programowanie z Agentem AI
Sztuczna inteligencja (AI) fundamentalnie zmieniła sposób, w jaki programujemy. Agenci AI mogą generować kod, optymalizować go, a nawet pomagać w debugowaniu. Mimo to, istniejesz pewne ograniczenia, o których programiści powinni pamiętać podczas pracy z AI.
Problemy z kolejnością i duplikacją
Agenci AI mają problemy z zachowaniem właściwej kolejności kodu. Mogą na przykład umieszczać inicjalizacje na końcu pliku, co powoduje błędy czasu wykonania. Ponadto AI może bez wahania definiować wiele wersji tej samej klasy lub funkcji w ramach projektu, co prowadzi do konfliktów i zamieszania.
Platforma kodowa z pamięcią i strukturą projektu pomaga
Rozwiązaniem tego problemu jest stosowanie platform kodowania AI, które potrafią zarządzać pamięcią i strukturami projektu. Pomaga to zachować spójność w złożonych projektach. Niestety, te funkcje nie zawsze są stosowane konsekwentnie. W rezultacie AI może stracić spójność projektu i wprowadzić niepożądane duplikaty lub nieprawidłowe zależności podczas programowania.
Wikszość platform kodowania AI działa w oparciu o tak zwane narzędzia, które mogą wywoływać duży model językowy (LLM). Narzędzia te opierają się na otwartym standardowym protokole (MCP). Możliwe jest zatem połączenie agenta kodującego AI z IDE, takim jak Visual Code. Opcjonalnie możesz lokalnie skonfigurować LLM z llama i wybierasz serwer MCP do integracji. NetCare stworzyło serwer MCP narzędzie, które pomaga w debugowaniu i zarządzaniu bazowym systemem (linux). Przydatne, gdy chcesz natychmiast wdrożyć kod na żywo.
Modele można znaleźć na huggingface.
Rozszerzenia IDE są niezbędne
Aby lepiej zarządzać kodem generowanym przez AI, programiści mogą korzystać z rozszerzeń IDE, które monitorują poprawność kodu. Narzędzia takie jak lintery, sprawdzanie typów i zaawansowane narzędzia do analizy kodu pomagają we wczesnym wykrywaniu i korygowaniu błędów. Stanowią one niezbędne uzupełnienie kodu generowanego przez AI, gwarantując jego jakość i stabilność.
Przyczyna powtarzających się błędów: kontekst i rola w API
Jednym z głównych powodów, dla których agenci AI powtarzają błędy, jest sposób, w jaki AI interpretuje API. Modele AI potrzebują kontekstu i jasnego opisu roli, aby generować skuteczny kod. Oznacza to, że monity (prompty) muszą być kompletne: powinny zawierać nie tylko wymagania funkcjonalne, ale także wyraźnie określać oczekiwany rezultat i warunki brzegowe. Aby to ułatwić, można przechowywać prompty w standardowym formacie (MDC) i domyślnie przesyłać je do AI. Jest to szczególnie przydatne w przypadku ogólnych reguł programistycznych, których przestrzegasz, a także wymagań funkcjonalnych i technicznych oraz struktury Twojego projektu.
Narzędzia takie jak FAISS i LangChain pomagają
Produkty takie jak FAISS oraz LangChain oferują rozwiązania, które pomagają AI lepiej radzić sobie z kontekstem. FAISS pomaga na przykład w efektywnym wyszukiwaniu i pobieraniu odpowiednich fragmentów kodu, podczas gdy LangChain pomaga w strukturyzowaniu kodu generowanego przez AI i utrzymywaniu kontekstu w ramach większego projektu. Jednak i tutaj można to ewentualnie skonfigurować lokalnie za pomocą baz danych RAC.
Wniosek: przydatne, ale jeszcze nie samodzielne
Sztuczna inteligencja (AI) to potężne narzędzie dla programistów i może pomóc w przyspieszeniu procesów rozwojowych. Mimo to, nadal nie jest w stanie samodzielnie zaprojektować i zbudować bardziej złożonej bazy kodu bez nadzoru człowieka. Programiści powinni traktować AI jako asystenta, który może automatyzować zadania i generować pomysły, ale który wciąż wymaga wskazówek i korekty, aby osiągnąć dobry rezultat.
Skontaktuj się , aby pomóc w skonfigurowaniu środowiska programistycznego, wspierając zespoły w maksymalnym wykorzystaniu środowiska pracy i skupieniu się bardziej na inżynierii wymagań i projektowaniu niż na debugowaniu i pisaniu kodu.
