Programiranje z agentom UI
Umetna inteligenca (UI) je temeljito spremenila način, kako programiramo. UI agenti lahko ustvarjajo kodo, jo optimizirajo in celo pomagajo pri odpravljanju napak. Kljub temu obstaja nekaj omejitev, ki jih morajo programerji upoštevati pri delu z UI.
Težave z zaporedjem in podvajanjem
UI agenti imajo težave s pravilnim zaporedjem kode. Na primer, inicializacije lahko postavijo na konec datoteke, kar povzroči napake med izvajanjem. Poleg tega lahko UI brez oklevanja definira več različic istega razreda ali funkcije znotraj projekta, kar vodi v konflikte in zmedo.
Kodno okolje s pomnilnikom in strukturo projekta pomaga
Rešitev za to je uporaba UI platform za kodo, ki lahko upravljajo pomnilnik in strukture projektov. To pomaga ohranjati doslednost v kompleksnih projektih. žal pa te funkcije niso vedno dosledno uporabljene. Zaradi tega se lahko zgodi, da UI izgubi kohezijo projekta in med programiranjem uvede nezaželene podvojitve ali nepravilne odvisnosti.
Večina UI platform za kodiranje deluje z uporabo tako imenovanih orodij, ki jih lahko pokliče velikojezični model (LLM). Ta orodja temeljijo na odprtem standardnem protokolu (MCP). Zato je mogoče povezati IDE, kot je Visual Code, z UI agentom za kodiranje. Po želji lahko lokalno nastavite LLM z llama ollame in izberete MCP strežnik za integracijo. NetCare je ustvaril MCP strežnik orodje, ki pomaga pri odpravljanju napak in upravljanju osnovnega (linux) sistema. Uporabno, če želite kodo takoj zagnati v živo.
Modele lahko najdete na huggingface.
Razširitve IDE so nepogrešljive
Za boljše upravljanje kode, ki jo ustvari umetna inteligenca, lahko razvijalci uporabijo razširitve IDE, ki nadzorujejo pravilnost kode. Orodja, kot so lintri, preverjalniki tipov in napredna orodja za analizo kode, pomagajo pri zgodnjem odkrivanju in popravljanju napak. Ti predstavljajo bistven dodatek h kodi, ustvarjeni z umetno inteligenco, da zagotovijo njeno kakovost in stabilnost.
Vzrok za ponavljajoče se napake: kontekst in vloga v API-jih
Eden glavnih razlogov, zakaj agenti umetne inteligence še naprej ponavljajo napake, je način, kako tolmačijo API-je umetne inteligence. Modeli umetne inteligence potrebujejo kontekst in jasno opredelitev vloge, da ustvarijo učinkovito kodo. To pomeni, da morajo biti pozivi (prompts) popolni: ne smejo vsebovati le funkcionalnih zahtev, temveč morajo eksplicitno navesti tudi pričakovani rezultat in robne pogoje. Da bi to olajšali, lahko pozive shranite v standardni obliki (MDC) in jih standardno posredujete umetni inteligenci. To je še posebej koristno za splošna pravila programiranja, ki jih uporabljate, ter za funkcionalne in tehnične zahteve in strukturo vašega projekta.
Orodja, kot sta FAISS in LangChain, pomagata
Izdelki, kot so FAISS in LangChain ponujajo rešitve za boljše obvladovanje konteksta z umetno inteligenco. FAISS na primer pomaga pri učinkovitem iskanju in pridobivanju ustreznih delov kode, medtem ko LangChain pomaga pri strukturiranju kode, ustvarjene z umetno inteligenco, in ohranjanju konteksta v okviru večjega projekta. Vendar pa lahko tudi tukaj po želji vzpostavite lokalno rešitev z bazami podatkov RAC.
Zaključek: koristno, a še ne samostojno
Umetna inteligenca (UI) je zmogljivo orodje za programerje in lahko pomaga pri pospeševanju razvojnih procesov. Vendar pa še ni zares sposobna samostojno zasnovati in zgraditi kompleksnejše kodne baze brez človeškega nadzora. Programerji bi morali UI obravnavati kot asistenta, ki lahko avtomatizira naloge in generira ideje, vendar ki še vedno potrebuje usmerjanje in popravke za doseganje dobrega rezultata.
Stopite stik za pomoč pri nastavitvi razvojnega okolja, da bi pomagali ekipam doseči največ iz razvojnega okolja in se bolj osredotočati na inženiring zahtev in načrtovanje kot na odpravljanje napak in pisanje kode.
