AI编程

Kunstmatige intelligentie (AI) heeft de manier waarop we programmeren fundamenteel veranderd. AI-agenten 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.

顺序和重复性问题

AI-agenten 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.

具有记忆和项目结构的编码平台有所帮助

解决此问题的一种方法是使用可以管理内存和项目结构的人工智能代码平台。这有助于在复杂项目中保持一致性。不幸的是，这些功能并非总是得到一致的应用。这可能导致人工智能在编程过程中丢失项目的连贯性，并引入不必要的重复或不正确的依赖关系。

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 或 ollama，然后选择一个 MCP 服务器 进行集成。模型可以在 huggingface.

IDE 扩展是不可或缺的

Om door AI gegenereerde code beter te beheren, kunnen ontwikkelaars gebruikmaken van IDE-extensies die toezien op de correctheid van de code. Hulpmiddelen zoals linters, typecheckers 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.

重复错误的根源：API 中的上下文和角色

Een van de belangrijkste redenen waarom AI-agenten fouten blijven herhalen, ligt in de manier waarop AI API’s interpreteren. 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 kun je de prompts in standaard formaat (MDC) opslaan en standaard meesturen naar de AI. Dat is vooral handig voor generieke programmeer regels die je hanteert en de functionele en technische requirements en de structuur van je project.

FAISS 和 LangChain 等工具提供帮助

Producten zoals FAISS 和 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.

结论：有用，但尚未独立

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.

联系 以帮助搭建开发环境，使团队能够最大限度地利用开发环境，并将更多精力投入到需求工程和设计中，而不是调试和编写代码。