Mit der Weiterentwicklung von KI-gestützten Codevorschlägen wie Copilot stoßen Entwickler gelegentlich auf das frustrierende Vorkommen falscher Vorschläge oder irrelevanten Codes, die während ihrer Aktivitäten vorgeschlagen werden. Solche fehlerhaften Vorschläge können für Softwareentwickler zu einer Quelle zusätzlicher Arbeit und Verwirrung werden, wenn sie dem unmittelbaren Kontext ihres Codes zuwiderlaufen. In diesem Leitfaden werden wir einige Möglichkeiten zur Verbesserung der Genauigkeit von Codevorschlägen durch das Verständnis des Kontexts, das Filtern von Vorschlägen und andere Strategien behandeln, die Ihre Codierungserfahrung verbessern werden.
Warum kommt es zu falschen oder irrelevanten Vorschlägen
Bevor man sich mit den Lösungen befasst, muss man zunächst verstehen, wie es dazu kommt, dass falsche Empfehlungen oder irrelevante Codes angezeigt werden. Hierfür kann es verschiedene Gründe geben:
- Verstehen des Kontexts: Oftmals verstehen KI-Tools nicht den gesamten Kontext Ihres Codes und liefern Vorschläge, die nicht für die Aufgabe geeignet sind oder nicht dem von Ihnen verwendeten Codierungsstil entsprechen.
- Unvollständige Daten: In manchen Fällen arbeiten KI-Tools mit bereits vorhandenen unvollständigen Daten oder zuvor kodierten Mustern, was zu falschen Vorschlägen führt.
- Komplizierte Codestrukturen: Ähnlich verhält es sich, wenn das Tool aufgrund eines Fehlers oder mangelnden Verständnisses der Codestruktur einen Code vorschlägt, der für den empfangenen Code nicht relevant ist.
- Sprachbezogene Schwierigkeiten: Bestimmte Sprachen oder Frameworks werden vom KI-Modell nicht gut unterstützt, so dass sich in diesen Fällen die Empfehlungen als falsch oder irrelevant erweisen können.
Lassen Sie uns nun einige konkrete Schritte unternehmen, die diese Probleme lösen und die Genauigkeit Ihrer Codevorschläge verbessern können.
Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Verbesserung der Genauigkeit von Code-Vorschlägen
Schritt 1: Bereitstellung eines klaren Kontexts für AI-Tools
Es ist einfach so, dass die künstliche Intelligenz nicht genug Verständnis für den Kontext hat und die Vorschläge falsch sind. Um sicherzustellen, dass die Vorschläge korrekt sind, muss Ihr Code gut strukturiert sein und das Problem, das Sie zu lösen versuchen, klar zum Ausdruck bringen.
- Verwenden Sie Kommentare und Dokumentation: Fügen Sie Kommentare in Ihren Code ein, z. B. eine Beschreibung bestimmter Funktionen, Variablen und Logik. Das hilft der KI, Ihre Absicht zu verstehen.
- Trennen Sie große Funktionen ab: Wenn Sie mit großen oder schwerfälligen Funktionen arbeiten, können Sie diese in kleinere und leichter zu verstehende Funktionen unterteilen. Dies wird der KI helfen, genaue Vorschläge zu machen, die speziell auf den Codeblöcken basieren.
- Verwenden Sie beschreibende Variablennamen: Denken Sie sich klare, beschreibende Variablennamen aus, die ihre Bedeutung im Live-Programm vermitteln können, damit die KI den Kontext des Codes besser verstehen kann.
Die Bereitstellung eines klaren und strukturierten Kontexts ermöglicht es der KI, relevantere Vorschläge zu machen.
Schritt 2: Verfeinern Sie Ihre IDE-Einstellungen für eine bessere Filterung
Einige KI-basierte Vorschläge für die Programmierung sind zu allgemein gehalten und gehen oft völlig am Thema vorbei. Um die Qualität der Vorschläge zu verbessern, müssen die IDE-Einstellungen und Filter für Vorschläge geändert werden.
- Aktivieren Sie Vorschlagsfilter: Die meisten IDEs erlauben die Einrichtung von Filtern, die Vorschläge auf bestimmte Bibliotheken, Frameworks oder Codierungsstile beschränken. Die Aktivierung dieser Filter hilft, irrelevanten Code davon abzuhalten, sich selbst vorzuschlagen.
- Feinabstimmung der Autovervollständigung: Passen Sie die Aufteilungseinstellungen in Ihrer IDE an, um präzisere Vorschläge zu verwenden. Konzentrieren Sie sich auf bestimmte Snippets oder Muster, die Ihrem Arbeitsstil am besten entsprechen.
- Unwichtige Erweiterungen ausschalten: Möglicherweise stellen Sie fest, dass einige Erweiterungen mit den Vorschlägen in Konflikt geraten. Deaktivieren Sie Erweiterungen, die für die anstehende Aufgabe nicht notwendig sind, um sich stattdessen auf die relevanten Vorschläge zu konzentrieren.
Indem Sie Ihre IDE-Einstellungen anpassen, können Sie die Relevanz der Code-Vorschläge verbessern.
Schritt 3: Aktualisieren oder Trainieren des AI-Tools
KI-Modelle werden ständig weiterentwickelt, und es ist wichtig, dass Sie Ihre Tools auf dem neuesten Stand halten, um das Auftreten falscher Vorschläge zu verringern.
- Updates installieren: Aktualisieren Sie Ihren KI-basierten Code-Assistenten regelmäßig, um sicherzustellen, dass er die neueste Version mit verbesserter Genauigkeit ausführt.
- Trainieren Sie das Modell anhand Ihres Codes: Einige KI-Tools ermöglichen es Ihnen, das Modell anhand Ihrer spezifischen Codierungsmuster zu trainieren. Wenn möglich, stellen Sie dem Modell Beispiele Ihres Codes zur Verfügung, damit es sich anpassen und relevantere Snippets vorschlagen kann.
- Verwenden Sie benutzerdefinierte Modelle: Falls verfügbar, wechseln Sie zu einem benutzerdefinierten oder personalisierten Modell, das Ihren spezifischen Codierungsstil und Ihre Präferenzen besser verstehen kann.
Regelmäßige Aktualisierungen und Schulungen können das Risiko, falsche Vorschläge zu erhalten, erheblich verringern.
Schritt 4: Verbesserung der Sprach- und Syntaxunterstützung
Es kommt häufig vor, dass das KI-Tool aufgrund mangelnder Kenntnisse der Syntax oder Struktur Ihrer spezifischen Sprache falsche Vorschläge macht.
- Richtige Sprachunterstützung nicht zulassen: Sie müssen sicherstellen, dass das verwendete KI-Tool die Programmiersprache oder andere Frameworks unterstützt. Falls nicht, suchen Sie nach Updates oder Plugins, die die entsprechende Sprachkompatibilität bieten.
- Standardsyntax verwenden: Verwenden Sie die Standardsyntax und die besten Praktiken, die mit der Sprache verbunden sind. Durch die Übernahme nicht traditioneller Codierungsstile oder Syntax könnte die KI Code vorschlagen, der aus den üblichen Mustern herausfällt und ihre Vorschläge unsinnig macht.
- Prüfen Sie die Kompatibilität: Untersuchen Sie Ihr neues oder entferntes Framework zusammen mit sich selbst auf dessen Unterstützungsgrad mit dem KI-Tool. Einige Modelle sind möglicherweise nicht so gut darin, gültige Vorschläge für die neuen Technologien zu liefern.
Indem man also sicherstellt, dass man die Sprache und auch die besten Praktiken versteht, sollte man unnötige Code-Vorschläge des KI-Tools vermeiden.
Schritt 5: Manuelles Filtern oder Ablehnen von Vorschlägen
Incorrect suggestions may still appear with the optimized context and configuration. You may filter or reject irrelevant suggestions manually.
- Schnelles Annehmen oder Ablehnen: Die meisten KI-unterstützenden IDEs ermöglichen es Ihnen, einen Vorschlag schnell anzunehmen oder abzulehnen. Es ist gut, wenn Sie sich die Zeit nehmen, Vorschläge zu prüfen, bevor Sie sie akzeptieren, damit Sie nicht am Ende irrelevante Codes verwenden.
- Falls verfügbar, „Feedback“: Die meisten KI-Tools bieten ihren Benutzern die Möglichkeit, Feedback zu falschen Vorschlägen zu geben. So lernt das Tool mit der Zeit etwas dazu und kann in Zukunft bessere Vorschläge machen.
- Code-Snippets verwenden: Das bedeutet, dass Sie für sich wiederholende Aufgaben eine Reihe von Code-Snippets vordefiniert haben könnten. Dies würde die Routine nehmen und wir könnten leicht vermeiden, dass die KI irrelevante Codes für die Routine vorschlägt.
Dies könnte auf manuelle Weise geschehen, wobei wir die falschen Codes schnell herausfiltern und uns nur auf die für uns relevanten Empfehlungen konzentrieren würden.
Schritt 6: Externe Tools für die Genauigkeit von Vorschlägen berücksichtigen
Wenn Sie immer noch Probleme mit irrelevanten Vorschlägen haben, sollten Sie den Einsatz externer Tools in Betracht ziehen, die das Kontextverständnis verbessern.
- Verwenden Sie Linting-Tools: Mit Tools wie ESLint oder Pylint können Sie sicherstellen, dass Ihr Code konsistenten Stilregeln folgt, was die Relevanz von KI-Vorschlägen verbessern kann.
- Statische Code-Analyse: Statische Analysewerkzeuge können potenzielle Probleme in Ihrem Code erkennen, die zu ungenauen Vorschlägen führen können. Sie tragen auch zur Verbesserung der allgemeinen Codequalität bei.
Der Einsatz zusätzlicher Tools kann Ihre bestehenden KI-gestützten Codevorschläge ergänzen und dabei helfen, irrelevanten Code herauszufiltern.
Schlussfolgerung: Verbesserung der Genauigkeit von Code-Vorschlägen
Der Spaß an falschen Vorschlägen oder irrelevantem Code soll bekämpft werden, doch mit einfachen Maßnahmen können Sie die Vorschläge viel genauer und relevanter machen. Die Verfeinerung des Kontexts, die Anpassung Ihrer IDE-Einstellungen, die regelmäßige Aktualisierung Ihrer KI-Tools und die Verwendung externer Tools zur Bekämpfung von Vorschlägen werden Ihnen das Leben erleichtern, wenn es darum geht, zu programmieren und passende Vorschläge zu erhalten.
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