En artikkel viser hvordan utviklere kan gi en AI-kodeagent samme kontekst som dem for mer effektiv bruk av kunstlig intelligens (KI).
Forfatteren påpeker at programmering med AI øker hastigheten, men at kodeagenter ofte ikke har den konteksten mennesker har — forretningsmål, muntlige tekniske diskusjoner, møtediskusjoner og historisk kunnskap. Løsningen er å skrive ned denne kunnskapen og gi verktøyene tilgang til den. Tre teknikker fremheves: samle Infrastructure as Code (IaC) i én mappe og oppsummer alt IaC i en Markdown-fil slik at agenten kjenner tabellnavn, S3-bøtter og tillatelser; være oppmerksom på tegn på manglende kontekst og avbryte agenten for å instruere den om å memorere viktige opplysninger (for eksempel «DocumentTable» i AGENTS.md); og bruke AI-verktøy til å oppsummere møter og gi disse sammendragene som kontekst ved implementering av funksjoner. Forfatteren nevner gevinster som spare tid, raskere arbeid og lavere token-kostnad.
Dette er relevant for norske utviklingsmiljøer som bruker slike verktøy, siden metodene gjør det enklere å sikre at kodeagenten følger beslutninger fra møter og tidligere arbeid, et tema som omtales i AI-nyheter.
Kilde: https://towardsdatascience.com/how-to-faciliate-for-effective-ai-programming | Sammendraget er KI-generert med OpenAI API og kvalitetssikret av redaksjonen i Ainy.no
