mit KI ist eine effektive Möglichkeit, die Codierungsgeschwindigkeit zu erhöhen. KI-Agenten können viele der einfachen und sich wiederholenden Aufgaben erledigen, während Sie als Orchestrator für Ihre Agenten fungieren können.
Ein Downside, auf das ich jedoch oft stoße, ist, dass ich mehr Kontext im Kopf habe, als ein KI-Agent jemals haben könnte. Dies könnte zum Beispiel sein:
- Geschäftsziel mit einer Funktion
- Fachgespräche finden mündlich im Büro statt
- Treffen, bei denen wir verschiedene Themen besprochen haben
- Historisches Wissen
Die Gemeinsamkeit zwischen all diesen besteht darin, dass diese Informationen normalerweise nicht aufgeschrieben werden und Ihrem KI-Agenten bei der Codeimplementierung definitiv nicht zur Verfügung stehen.
Wir alle wissen jedoch, dass man für einen möglichst effektiven Programmierer umfassenden Kontext benötigt. Sie müssen wissen, warum eine Funktion erstellt wird, um bei der Implementierung des Codes die richtigen Entscheidungen treffen zu können. Die technischen Diskussionen im Büro sind wichtig für das Verständnis der Codebasis, und Projekte werden oft in Besprechungen gestaltet. Die Frage ist dann:
Wie können wir dafür sorgen, dass KI den gleichen Kontext hat wie menschliche Programmierer?
Ich würde behaupten, die Antwort besteht darin, das gesamte Wissen strikt aufzuschreiben (was jetzt mit KI-Instruments viel einfacher ist) und der KI Instruments bereitzustellen, mit denen sie auf diese Informationen zugreifen kann.
In diesem Artikel werde ich besprechen, wie ich versuche, meinen Codierungsagenten so effizient wie möglich zu gestalten. Ich glaube, ein großer Teil davon besteht einfach darin, sicherzustellen, dass die KI Zugriff auf dieselben Informationen hat, die ich habe, und ich werde drei spezifische Techniken besprechen, die ich jeden Tag verwende, um dies zu erreichen.
Ich denke, ein wichtiger Grund dafür, warum Codierungsagenten nicht effektiver sind, liegt einfach darin, dass sie keinen Zugriff auf denselben Kontext haben, auf den Menschen Zugriff haben
Warum der KI den gesamten Kontext zur Verfügung stellen?
Der Hauptgrund dafür, Ihrem KI-Codierungsagenten so viel Kontext wie möglich zur Verfügung zu stellen, besteht darin, dass die Leistung der KI umso besser ist, je mehr Informationen sie hat.
Stellen Sie sich vor, Sie möchten eine Funktion implementieren, beispielsweise ein Device zum Zusammenfassen von Besprechungen. Die Entwicklung dieser Funktion ist unglaublich schwierig, wenn Sie nicht wissen:
- Zu welchem Repository soll der Code gehören?
- Sollen alle Besprechungen zusammengefasst werden oder nur externe Besprechungen?
- Wie schnell muss die Zusammenfassung erfolgen? 5 Sekunden oder 5 Minuten?
Bei all diesen Fragen handelt es sich um Kontexte, die man als Mensch erhält und auf die ein Coding-Agent von Natur aus keinen Zugriff hat.
Sie wissen, in welchem Code-Repository Sie den Code implementieren müssen, da Sie bereits zuvor im Repository gearbeitet haben.
Sie wissen, dass nur externe Besprechungen zusammengefasst werden sollten und dass die Zusammenfassung nur in 5 Minuten erfolgen muss, da dies während der Gestaltungsbesprechung letzte Woche besprochen wurde.
Wenn Sie Ihrem Codierungsagenten diesen Kontext jedoch bei der Implementierung nicht zur Verfügung stellen, wird er die Funktion nie in der von Ihnen gewünschten Weise implementieren können.
Wenn dem Agenten der Kontext fehlt, den Sie haben, werden Sie feststellen, dass der Agent beginnt, unerwünschte Aktionen auszuführen. Dies ist frustrierend und zeitaufwändig, kann jedoch durch die Synchronisierung Ihres Kontexts mit dem Kontext des Codierungsagenten vermieden werden
3 Techniken, um der KI Kontext zu bieten
In diesem Abschnitt werde ich spezifische Techniken behandeln, die ich in meinem Alltag verwende, um meinen Codierungsagenten so viel Kontext wie möglich bereitzustellen. Ich glaube, dass diese Techniken entscheidend sind, um mich als Programmierer effizient zu machen, und ich bin ständig auf der Suche nach weiteren Techniken, um noch effektiver zu werden.
Speichern Sie das IaC-Schema in einer Markdown-Datei
Eine einfache Technik, mit der Sie der KI mehr Kontext geben können, besteht darin, Ihre Infrastruktur als Code in einer einfach zugänglichen Datei zu speichern.
IaC ist der Code, der Informationen darstellt wie:
- Tabellennamen
- S3-Buckets und Präfixe
- Produktionsprotokolle
- Berechtigungen,
Wenn Sie schon länger in einem Unternehmen arbeiten, haben Sie wahrscheinlich alle diese Informationen auswendig gelernt. Sie merken sich die Tabellennamen der wichtigsten Tabellen und wissen, welche S3-Buckets was und in welchen Präfixen speichern.
Ihr Coding-Agent hat jedoch keinen einfachen Zugriff darauf, es sei denn, Sie gewähren ihm Zugriff. Der einfachste Weg, dies zu tun, ist:
- Speichern Sie alle Ihre IaC-Repositorys in einem Ordner
- Weisen Sie einen Codierungsagenten an, alle diese Repositorys zu durchsuchen und alle IaC in einer einzigen Markdown-Datei zusammenzufassen
- Jetzt können Sie auf diese Markdown-Datei zurückgreifen, wann immer Sie möchten, dass Ihr Agent mit allem IaC arbeitet
Es ist schwer zu erklären, wie viel Zeit ich dadurch gespart habe. Mein Agent muss nicht alle Datenbanktabellen auflisten, bevor er die richtige Tabelle findet, in der die gesuchten Informationen gespeichert sind. Stattdessen kennt es einfach alle diese Tabellennamen und greift direkt auf die richtigen Informationen zu. Dies macht den Agenten viel schneller und auch kostengünstiger, da er weniger Token ausgibt, um die gesuchten Informationen zu finden.
Beachten Sie, wenn Ihrem Codierungsagenten der Kontext fehlt
Ein weiterer wichtiger Punkt besteht darin, wachsam zu sein, wenn Ihrer KI der Kontext fehlt. Wenn Sie Ihr IaC nicht zusammengefasst haben (wie im letzten Abschnitt erläutert), werden Sie wahrscheinlich feststellen, dass der Agent immer wie folgt lautet:
- Auflistung aller Tabellennamen
- Überlegen Sie, welche Tabelle jetzt die richtige ist, auf die Sie zugreifen können
- Versuchen Sie, auf eine Tabelle zuzugreifen, und manchmal liegen Sie falsch und müssen es mit einer anderen Tabelle versuchen
Dies liegt daran, dass Ihrem Codierungsagenten wichtiger Kontext fehlt. Wenn Sie ein Muster wie dieses bemerken, sollten Sie sofort unterbrechen und den Coding-Agenten informieren:
While you search for paperwork, you will discover them within the desk referred to as
DocumentTable. Memorize this in AGENTS.mdJetzt merkt sich der Agent dies für das nächste Mal und Sie sparen viel Zeit und Token.
Ich fordere Sie dringend auf, immer nach Situationen Ausschau zu halten, in denen Ihr Coding-Agent Probleme hat. Wenn eine Aufgabe länger als gewöhnlich dauert, liegt das meist daran, dass der Kontext fehlt, und es ist Ihre Aufgabe, diesen Kontext dem KI-Codierungsagenten bereitzustellen.
Fassen Sie Besprechungen mit KI-Instruments zusammen
Eine weitere einfache Technik, mit der Sie Ihrem Programmieragenten mehr Kontext bieten können, besteht darin, Besprechungen mit KI-Instruments wie Granola zusammenzufassen und dies als Kontext für Ihren Programmieragenten bereitzustellen.
Wenn Sie beispielsweise eine Gestaltungsbesprechung abgehalten haben, bei der die Implementierung einer Funktion besprochen wurde, können Sie diese Besprechung zusammenfassen und sie Ihrem Programmieragenten als Kontext bei der Implementierung der Funktion bereitstellen.
Auf diese Weise hat der Agent Zugriff auf alle Informationen, die Sie darüber erhalten, wie die Funktion implementiert werden soll. Dies ist eine kostengünstige und einfache Technik, mit der Sie den Kontext Ihres Codierungsagenten verbessern können.
Als Ergänzung zum letzten Abschnitt möchte ich auch hervorheben, dass die Gestaltung von Conferences in der Regel zu richtig gestalteten Aufgaben in Projektmanagement-Instruments wie Linear führen sollte.
Die Funktion, die Sie beispielsweise implementieren, sollte zusammengefasst und vollständig in einem einzigen linearen Downside oder Projekt zusammengefasst werden. Wenn dies der Fall ist, müssen Sie dem KI-Agenten nur Zugriff auf das Linear-Downside gewähren (was Sie mit dem Linear-MCP tun können), um sicherzustellen, dass er Zugriff auf alle relevanten Informationen hat.
Abschluss
In diesem Artikel habe ich beschrieben, wie man mithilfe von KI-Coding-Brokers eine effektivere Programmierung ermöglicht. Ich habe besprochen, dass ein sehr häufiges Downside für Programmieragenten darin besteht, dass sie keinen Zugriff auf denselben Kontext haben, den menschliche Programmierer haben. Dies ist einfach, da Themen in Besprechungen und im Büro besprochen werden und diese Informationen nicht aufgeschrieben werden. Ich habe drei spezifische Techniken hervorgehoben, die ich verwende, um meinem Codierungsagenten so viel Kontext wie möglich zu geben. Ich glaube, dass wir in den kommenden Jahren große Verbesserungen bei der Leistung von Programmieragenten erleben werden, einfach weil wir ihnen besser den gesamten Kontext bereitstellen können, der für die effektive Erledigung von Aufgaben erforderlich ist.
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