Програмування за допомогою AI-агента
Штучний інтелект (AI) докорінно змінив спосіб програмування. AI-агенти можуть генерувати код, оптимізувати його та навіть допомагати з налагодженням. Проте існують певні обмеження, які програмісти повинні враховувати під час роботи з AI.
Проблеми з порядком та дублюванням
AI-агентам важко дотримуватися правильної послідовності коду. Наприклад, вони можуть розміщувати ініціалізації в кінці файлу, що спричиняє помилки виконання. Крім того, AI може без вагань визначати кілька версій одного класу чи функції в межах проєкту, що призводить до конфліктів та плутанини.
Допоможе платформа кодування з пам'яттю та структурою проєкту
Одним із рішень є використання AI-платформ для коду, які можуть керувати пам'яттю та структурами проєкту. Це допомагає підтримувати узгодженість у складних проєктах. На жаль, ці функції не завжди застосовуються послідовно. Через це AI може втратити цілісність проєкту та вносити небажані дублювання або некоректні залежності під час програмування.
Більшість платформ для кодування з AI працюють із так званими інструментами, які може викликати велика мовна модель (LLM). Ці інструменти базуються на відкритому стандартному протоколі (MCP). Тому існує можливість підключити AI-агента для кодування до IDE, як-от Visual Code. За бажанням ви можете локально налаштувати LLM за допомогою llama або ollama та обрати MCP-сервер для інтеграції. Моделі можна знайти на huggingface.
Розширення IDE є незамінними
Om AI-gegenereerde code beter te beheren, kunnen ontwikkelaars IDE-extensies gebruiken die de codecorrectheid bewaken. Hulpmiddelen zoals linters, type checkers en geavanceerde code-analysetools helpen om fouten vroegtijdig op te sporen en te corrigeren. Ze vormen een essentiële aanvulling op AI-gegenereerde code om de kwaliteit en stabiliteit te waarborgen.
Причина повторюваних помилок: контекст та роль в API
Een van de belangrijkste redenen waarom AI-agenten fouten blijven herhalen, ligt in de manier waarop AI API's interpreteert. AI-modellen hebben context en een duidelijke rolomschrijving nodig om effectieve code te genereren. Dit betekent dat prompts volledig moeten zijn: ze moeten niet alleen de functionele eisen bevatten, maar ook het verwachte resultaat en de randvoorwaarden expliciet maken. Om dit te vergemakkelijken, kunt u de prompts in een standaardformaat (MDC) opslaan en deze standaard naar de AI sturen. Dat is vooral handig voor generieke programmeerregels die u hanteert, en voor de functionele en technische vereisten en de structuur van uw project.
Інструменти, як-от FAISS та LangChain, допомагають
Producten zoals FAISS en LangChain bieden oplossingen om AI beter met context te laten omgaan. FAISS helpt bijvoorbeeld bij het efficiënt zoeken en ophalen van relevante codefragmenten, terwijl LangChain helpt bij het structureren van AI-gegenereerde code en het behouden van context binnen een groter project. Maar ook hier kunt u het eventueel zelf lokaal opzetten met RAC-databases.
Висновок: корисно, але ще не самостійно
AI is een krachtig hulpmiddel voor programmeurs en kan helpen bij het versnellen van ontwikkelingsprocessen. Toch is het nog niet echt in staat om zelfstandig een complexere codebase te ontwerpen en te bouwen zonder menselijke controle. Programmeurs moeten AI beschouwen als een assistent die taken kan automatiseren en ideeën kan genereren, maar die nog altijd begeleiding en correctie nodig heeft om tot een goed resultaat te komen.
Neem Контакти op om te helpen de ontwikkelomgeving in te richten, zodat teams het maximale uit de ontwikkelomgeving kunnen halen en meer tijd kunnen besteden aan requirements engineering en ontwerp dan aan debuggen en code schrijven.
