Les assistants de codage IA ont besoin de plus de contexte : expériences et enseignements

Les assistants de codage IA traditionnels, bien qu'ils soient compétents dans la génération de code, manquent souvent de contexte crucial sur l'environnement système plus large. Cela amène les développeurs à passer plus de temps à combler le fossé entre le code et diverses sources d'information. Cet article détaille des expériences intégrant le contexte opérationnel (graphes d'appels, métriques, rapports d'exceptions) dans les assistants IA pour améliorer la précision du débogage. Les résultats montrent que les données de performance structurées et les rapports d'erreurs améliorent l'analyse de l'IA, mais la représentation efficace de grandes quantités de contexte reste un défi. L'avenir réside dans un graphe de connaissances englobant le comportement de production, les métriques système et bien plus encore, permettant aux assistants IA de comprendre le comportement du système de manière holistique.