مساعدو البرمجة بالذكاء الاصطناعي يحتاجون إلى سياق أكثر: تجارب ورؤى

على الرغم من كفاءة مساعدي البرمجة بالذكاء الاصطناعي التقليديين في إنشاء التعليمات البرمجية، إلا أنهم غالبًا ما يفتقرون إلى السياق المهم حول بيئة النظام الأوسع نطاقًا. وهذا يؤدي إلى قيام المطورين بقضاء وقت إضافي لسد الفجوة بين التعليمات البرمجية والعديد من مصادر المعلومات. تتناول هذه المقالة تجارب دمج السياق التشغيلي (رسوميات المكالمات، والمقاييس، وتقارير الاستثناءات) في مساعدي الذكاء الاصطناعي لتحسين دقة تصحيح الأخطاء. تُظهر النتائج أن البيانات ذات الأداء المُهيكل وتقارير الأخطاء تُحسّن تحليل الذكاء الاصطناعي، ولكن تمثيل الكميات الكبيرة من السياق بكفاءة لا يزال يمثل تحديًا. يكمن المستقبل في رسم بياني معرفي يشمل سلوك الإنتاج، ومقاييس النظام، وأكثر من ذلك، مما يسمح لمساعدي الذكاء الاصطناعي بفهم سلوك النظام بشكل شامل.