Yapay Zeka ile Programlama
Yapay zeka (YZ), programlama şeklimizi temelden değiştirdi. YZ ajanları kod üretebilir, optimize edebilir ve hatta hata ayıklamaya yardımcı olabilir. Yine de, programcıların YZ ile çalışırken akılda tutmaları gereken bazı sınırlamalar bulunmaktadır.
Sıralama ve Tekrarlama Sorunları
YZ ajanları kodun doğru sırasını belirlemekte zorlanabilir. Örneğin, bir dosyanın sonuna başlatmaları yerleştirebilirler, bu da çalışma zamanı hatalarına yol açar. Ayrıca, YZ bir projede aynı sınıfın veya işlevin birden fazla sürümünü tereddüt etmeden tanımlayabilir, bu da çakışmalara ve kafa karışıklığına neden olur.
Belleğe ve proje yapısına sahip bir kod platformu yardımcı olur
Bunun bir çözümü, bellek ve proje yapılarını yönetebilen YZ kod platformlarını kullanmaktır. Bu, karmaşık projelerde tutarlılığın korunmasına yardımcı olur. Ne yazık ki, bu işlevler her zaman tutarlı bir şekilde uygulanmamaktadır. Sonuç olarak, YZ projenin bütünlüğünü kaybedebilir ve programlama sırasında istenmeyen tekrarlamalar veya yanlış bağımlılıklar ekleyebilir.
Çoğu YZ kodlama platformu, büyük dil modelinin (LLM) çağırabileceği sözde araçlarla çalışır. Bu araçlar açık bir standart protokol (MCP) üzerine kuruludur. Bu nedenle, Visual Code gibi bir IDE'yi bir YZ kodlama aracısına bağlamak mümkündür. İsteğe bağlı olarak, yerel olarak bir LLM kurabilir ve llama veya ollama kurabilir ve bir MCP sunucusu ile entegre olmayı seçebilirsiniz. Modeller şurada bulunabilir: huggingface.
IDE Uzantıları Vazgeçilmezdir
AI tarafından oluşturulan kodu daha iyi yönetmek için geliştiriciler, kod doğruluğunu denetleyen IDE uzantılarından yararlanabilirler. Linter'lar, tip denetleyicileri ve gelişmiş kod analiz araçları gibi araçlar, hataları erken aşamada tespit etmeye ve düzeltmeye yardımcı olur. Bunlar, kaliteyi ve kararlılığı sağlamak için AI tarafından oluşturulan koda vazgeçilmez bir tamamlayıcıdır.
Tekrarlanan Hataların Nedeni: API'lerde Bağlam ve Rol
Yapay zeka ajanlarının hataları tekrarlamaya devam etmesinin temel nedenlerinden biri, yapay zekanın API'leri yorumlama biçimidir. Yapay zeka modellerinin etkili kod üretmesi için bağlama ve net bir rol tanımına ihtiyacı vardır. Bu, istemlerin (prompt) eksiksiz olması gerektiği anlamına gelir: yalnızca işlevsel gereksinimleri değil, aynı zamanda beklenen sonucu ve kısıtlamaları da açıkça belirtmelidirler. Bunu kolaylaştırmak için istemleri standart bir formatta (MDC) kaydedebilir ve yapay zekaya varsayılan olarak gönderebilirsiniz. Bu, özellikle uyguladığınız genel programlama kuralları, işlevsel ve teknik gereksinimler ile projenizin yapısı için kullanışlıdır.
FAISS ve LangChain Gibi Araçlar Yardımcı Oluyor
Ürünler gibi FAISS ve LangChain yapay zekanın bağlamla daha iyi başa çıkması için çözümler sunar. Örneğin FAISS, ilgili kod parçacıklarının verimli bir şekilde aranmasına ve alınmasına yardımcı olurken, LangChain yapay zeka tarafından oluşturulan kodu yapılandırmaya ve daha büyük bir proje içindeki bağlamı korumaya yardımcı olur. Ancak burada RAC veritabanları kullanarak yerel olarak kendiniz de kurabilirsiniz.
Sonuç: Faydalı Ama Henüz Bağımsız Değil
Yapay zeka, programcılar için güçlü bir araçtır ve geliştirme süreçlerini hızlandırmaya yardımcı olabilir. Yine de, insan kontrolü olmadan karmaşık bir kod tabanını bağımsız olarak tasarlama ve oluşturma konusunda henüz tam olarak yetkin değildir. Programcılar yapay zekayı, görevleri otomatikleştirebilen ve fikirler üretebilen, ancak iyi bir sonuca ulaşmak için hala rehberlik ve düzeltmeye ihtiyaç duyan bir asistan olarak görmelidir.
İletişime İletişim geliştirme ortamını kurmaya yardımcı olmak, ekiplerin geliştirme ortamından en iyi şekilde yararlanmalarını sağlamak ve hata ayıklama ve kod yazmaktan çok gereksinim mühendisliği ve tasarıma odaklanmalarını sağlamak için.
