Los asistentes de codificación con IA necesitan más contexto: experimentos e ideas
Los asistentes de codificación con IA tradicionales, aunque son proficientes en la generación de código, a menudo carecen de contexto crucial sobre el entorno del sistema más amplio. Esto lleva a los desarrolladores a dedicar más tiempo a cerrar la brecha entre el código y varias fuentes de información. Este artículo detalla experimentos que integran el contexto operativo (gráficos de llamadas, métricas, informes de excepciones) en los asistentes de IA para mejorar la precisión de la depuración. Los resultados muestran que los datos de rendimiento estructurados y los informes de errores mejoran el análisis de la IA, pero la representación eficiente de grandes cantidades de contexto sigue siendo un desafío. El futuro reside en un grafo de conocimiento que abarque el comportamiento de la producción, las métricas del sistema y mucho más, permitiendo que los asistentes de IA comprendan el comportamiento del sistema de forma holística.