بهترین ابزارهای هوش مصنوعی برای برنامه‌نویسان: مقایسه مدل‌ها پیش از انتشار کد

مدل‌های چت و ایجنت‌های کدنویسی ابزارهای متفاوتی هستند

از ابتدا ارزش دارد این دو را از هم جدا کرد، چون معمولاً با هم اشتباه گرفته می‌شوند. یک ابزار ایجنتی کدنویسی درون ویرایشگر یا ترمینال شما زندگی می‌کند، مخزن شما را می‌خواند و فایل‌ها را می‌نویسد. یک فضای چت جایی است که در آن فکر می‌کنید: یک stack trace را جای‌گذاری می‌کنید، دربارهٔ یک رویکرد بحث می‌کنید، یک diff را بررسی می‌کنید، کتابخانه‌ای را که هرگز استفاده نکرده‌اید می‌فهمید و سند طراحی را پیش‌نویس می‌کنید.

بیشتر برنامه‌نویسان در نهایت از هر دو استفاده می‌کنند، و سمت چت جایی است که انتخاب مدل بیشترین اهمیت را دارد، چون شما استدلال را می‌خوانید نه diff را. همین‌جا هم هست که پرداخت برای سه اشتراک جداگانه برای مقایسهٔ سه مدل دیگر منطقی نیست.

کاری که انجام می‌دهید	گرایش مدل	یادداشت‌ها
استدلال دشوار: همزمانی، یک race ظریف، یک مصالحهٔ معماری	Claude و GPT تفاوت معناداری دارند	از هر دو بپرسید. این جایی است که نظر دوم ارزشش را دارد
سرعت پیاده‌سازی در زمینه‌های آشنا	GPT	سریع، طبیعی، خوب در boilerplate و تبدیل‌ها
خواندن یک پایگاه‌کد بزرگ و ناآشنا یا یک مشخصات طولانی	Gemini	بزرگ‌ترین پنجرهٔ زمینه، پس بخش بیشتری از سیستم یکجا جا می‌شود
توضیح یک خطا یا یک مفهوم	هر چارچوبی که جواب دهد	مدل‌های مختلف متفاوت توضیح می‌دهند، و نکته همین است
خروجی ساخت‌یافتهٔ دقیق: config، JSON، schema	GPT	قابل‌اعتمادترین در پیروی دقیق از یک قالب

پرامپت‌های اشکال‌زدایی که بهتر از جای‌گذاری stack trace عمل می‌کنند

جای‌گذاری یک خطا و پرسیدن اینکه چه مشکلی وجود دارد، یک حدس تولید می‌کند. این حدس اغلب درست است، و وقتی اشتباه باشد، بیست دقیقه را صرف دنبال کردن یک رفع باورپذیر برای مشکلی می‌کنید که ندارید. این پرامپت‌ها شکل پاسخ را تغییر می‌دهند.

پرامپت: فرضیه‌ها پیش از رفع‌ها

خطا، کد و آنچه را که قبلاً رد کرده‌ام در اختیار داری. هنوز رفعی به من نده. چهار علت محتمل را به ترتیب احتمال فهرست کن، و برای هر کدام، ارزان‌ترین بررسی‌ای که آن را تأیید یا رد می‌کند. خطا: [جای‌گذاری]. کد: [جای‌گذاری]. قبلاً رد شده: [فهرست].

پرامپت: باگی که فقط گاهی رخ می‌دهد

این خطا به‌طور متناوب، تقریباً [فراوانی]، تحت [شرایط] رخ می‌دهد. این کد مرتبط و آنچه دربارهٔ محیط می‌دانم را در اختیار داری. دسته‌های شکست متناوبی که می‌توانند این نشانهٔ خاص را تولید کنند فهرست کن (زمان‌بندی، ترتیب، تمام‌شدن منابع، وابستگی خارجی، نشت وضعیت بین اجراها، ساعت یا منطقهٔ زمانی، کش). برای هر کدام بگو چه شواهدی در آنچه داده‌ام آن را تأیید یا رد می‌کند، و چه چیزی باید ثبت کنم تا آن‌ها را از هم تشخیص دهم.

پرامپت: رفع را پیش از پذیرفتنش توضیح بده

توضیح بده چرا این رفع کار می‌کند، چه چیزی را رفع نمی‌کند و چه چیزی ممکن است خراب کند. اگر علت اصلی جای دیگری است و این فقط یک وصلهٔ نشانه است، مستقیم بگو.

آن آخرین پرامپت گران‌ترین نوع کمک هوش مصنوعی را می‌گیرد: تغییری که باعث می‌شود نشانه ناپدید شود در حالی که عیب واقعی در پایگاه‌کد باقی می‌ماند.

دو مدل روی یک مسئلهٔ یکسان، که ترفند نیست

وقتی پاسخ واضح است، یک مدل کافی است. این تکنیک ارزش خود را در مسئله‌هایی نشان می‌دهد که مطمئن نیستید، و کار می‌کند چون مدل‌ها به‌جای شکست یکسان، متفاوت شکست می‌خورند.

الگوی مفید این نیست که از هر دو بپرسید و آنی را که دوست دارید انتخاب کنید. این است که از یکی بپرسید، سپس پاسخش را به دیگری بدهید:

پرامپت: بازبینی خصمانهٔ یک پاسخ

یک مهندس دیگر این راه‌حل را برای این مسئله پیشنهاد داده. مشکل آن را پیدا کن: درستی در حالت‌های مرزی، همزمانی، مدیریت خطا، عملکرد در [مقیاس]، یا یک رویکرد ساده‌تر که نادیده گرفته شده. اگر واقعاً درست است، صریح بگو نه اینکه ایراد بتراشی. مسئله: [جای‌گذاری]. راه‌حل پیشنهادی: [جای‌گذاری].

دو نتیجه، هر دو مفید. یا مدل دوم یک نقص واقعی پیدا می‌کند، که حالا پیش از merge می‌دانید، یا موافقت می‌کند، که با توجه به اینکه هر انگیزه‌ای برای مخالفت داشت، شواهد واقعی است. این را با تکرار با همان مدل مقایسه کنید که معمولاً با خودش موافق است.

همین الگو دربارهٔ تصمیم‌های طراحی هم صدق می‌کند:

پرامپت: طرف مقابل را استدلال کن

من [رویکرد الف] را به‌جای [رویکرد ب] برای [زمینه و محدودیت‌ها] انتخاب می‌کنم. قوی‌ترین استدلال را برای ب مطرح کن. دربارهٔ محدودیت‌های ما چه چیزی باید درست باشد تا ب انتخاب درستی باشد، و آیا چیزی از آن اینجا درست است؟

مقایسهٔ کنار هم Whizi دقیقاً برای همین وجود دارد، و در مقایسهٔ مدل‌ها کنار هم مستند شده است.

بازبینی کد و خواندن کد ناآشنا

پرامپت: یک diff را مثل یک بازبین سخت‌گیر بررسی کن

این diff را بررسی کن. دسته‌ها، به ترتیب: باگ‌های درستی، مسائل امنیتی، حالت‌های شکست مدیریت‌نشده، race condition، سپس سبک. برای هر یافته شدت، خط دقیق و چرایی اهمیت آن را در اینجا نه به‌طور کلی بده. دربارهٔ قالب‌بندی نظر نده. اگر diff مشکلی ندارد، بگو. زمینه: این پایگاه‌کد از [پشته و قراردادها] استفاده می‌کند. Diff: [جای‌گذاری].

پرامپت: پایگاه‌کدی را که تازه به ارث برده‌ای بفهم

این‌ها فایل‌های اصلی منبع هستند. تولید کن: نقاط ورود، جریان داده از درخواست تا پاسخ، وضعیتی که مشترک است و کجا تغییر می‌کند، وابستگی‌های خارجی و اینکه وقتی هرکدام در دسترس نباشد چه می‌شود، و سه بخشی که بر اساس پیچیدگی و کوپلینگ بیشترین احتمال داشتن باگ را دارند. صریح بگو چه چیزی را از آنچه داده‌ام نمی‌توانی تشخیص دهی.

آن دستور آخر بیشتر از ظاهرش اهمیت دارد. مدل‌ها با خوشحالی رفتار فایلی را که جای‌گذاری نکرده‌اید، بر اساس نامش توصیف می‌کنند. اجبار به فهرست صریح ناشناخته‌ها به شما می‌گوید چه چیزی را باید بروید بخوانید.

پرامپت: تستی بنویس که خودت به آن فکر نمی‌کردی

موارد تست برای این تابع بنویس، با تمرکز بر ورودی‌هایی که احتمالاً در نظر نگرفته‌ام: مرزها، خالی و null، یونیکد، مقادیر بسیار بزرگ، فراخوانی‌های همزمان، و هر فرض ضمنی در پیاده‌سازی. برای هر تست، فرضی را که بررسی می‌کند بیان کن. تابع: [جای‌گذاری].

حالت‌های شکستی که واقعاً زمان هدر می‌دهند

APIهای ساختگی. مدل‌ها با اطمینان نام‌های متد، پارامترها و کلیدهای پیکربندی‌ای تولید می‌کنند که وجود ندارند، به‌ویژه برای کتابخانه‌هایی که اخیراً تغییر کرده‌اند یا کمتر رایج‌اند. امضا درست به نظر می‌رسد. پیش از ساختن روی هر چیز ناآشنا، مستندات واقعی را بررسی کن.

رفع‌های اشتباهِ باورپذیر. هیچ نشانه‌ای در لحن نیست. رفعی که مشکل شما را حل می‌کند و رفعی که یک مشکل جدید و ظریف ایجاد می‌کند، با اطمینان یکسانی ارائه می‌شوند. همیشه بپرس این تغییر چه چیزی ممکن است خراب کند.

الگوهای منسوخ. داده‌های آموزشی به سمت حجم کدی که دربارهٔ یک فریم‌ورک نوشته شده متمایل است، که اغلب نسخهٔ اصلی قبلی است. اگر پاسخ حس می‌کند از چند سال پیش است، احتمالاً همین‌طور است. در پرامپت بگو روی چه نسخه‌ای هستی.

گسترش دامنهٔ خاموش. درخواست رفع می‌کنی و اغلب یک بازسازی می‌گیری. اضافه کن کمترین تغییر ممکن را اعمال کن، و هر خطی را که تغییر داده‌ای با دلیلش فهرست کن تا diff قابل‌بررسی بماند.

نمایش امنیتی. یک مدل می‌تواند دسته‌های آسیب‌پذیری در کد شما را نام ببرد، که برای یک بررسی اولیه واقعاً مفید است، اما یک ممیزی نیست. آن مدل، مدل تهدید شما، استقرار شما یا حساسیت داده‌های شما را نمی‌داند.

این کجا با بقیهٔ ابزارهای شما جفت می‌شود

جایگزین ادغام ویرایشگر یا ابزار ایجنتی کدنویسی شما نیست. جایگزین سه تب مرورگری است که در آن‌ها پاسخ‌ها را مقایسه می‌کردید، به‌علاوهٔ دو اشتراکی که برای باز نگه‌داشتن آن تب‌ها همزمان لازم بود.

راه‌اندازی عملی که بیشتر برنامه‌نویسان به آن می‌رسند: یک مدل پیش‌فرض برای سؤال‌های سریع، یک مدل دوم که وقتی پاسخ اول قانع‌کننده نیست به آن سوئیچ می‌کنید، و Gemini وقتی نیاز دارید حجم زیادی کد یا یک مشخصات طولانی را یکجا جلوی یک مدل بگذارید. همه در یک نخ، پس زمینه‌ای که قبلاً ایجاد کرده‌اید در طول سوئیچ منتقل می‌شود به‌جای اینکه دوباره جای‌گذاری شود.

برای پوشش عمیق‌تر هوش مصنوعی برای کدنویسی، مقایسهٔ جایگزین‌های متمرکز بر کدنویسی و بستهٔ پرامپت کدنویسی Claude را ببین. جزئیات اجرای آن راه‌اندازی درون Whizi در نوشتن و اشکال‌زدایی کد با چند مدل آمده است.