AI குறியிடல் கருவிகள் இப்போது autocomplete மற்றும் எளிய குறியீட்டு பரிந்துரைகளைத் தாண்டிவிட்டன. இன்று, AI ஏஜென்ட்கள் ஒரு டிக்கெட்டை புரிந்து கொண்டு அமலாக்கத்தைத் திட்டமிடுதல் முதல், குறியீட்டை மாற்றுதல், சோதனைகளை இயக்குதல், மற்றும் பிரச்சினைகளை சரிசெய்தல் வரை, பல படிகள் கொண்ட மென்பொருள் மேம்பாட்டு பணிகளை டெவலப்பர்களுக்குச் செய்ய உதவ முடியும்.

இதனால் மென்பொருள் மேம்பாட்டிற்கான AI ஏஜென்ட்கள் குறியீட்டை வேகமாக எழுதுவதற்குமேல் பயன்படுகின்றன. அவை ஒரு பரந்த மேம்பாட்டு பணிப்பாய்வின் பகுதியாக இருந்து, மீண்டும் மீண்டும் செய்யும் பணிகளை டெவலப்பர்கள் கையாள உதவுகின்றன; அதே நேரத்தில் கட்டமைப்பு, முடிவுகள், மற்றும் இறுதி மதிப்பாய்வுக்கு மனித டெவலப்பர்கள் பொறுப்பாக இருப்பார்கள்.

டெவலப்பர்கள் தங்களின் தினசரி பணிப்பாய்வில் AI ஏஜென்ட்களைப் பயன்படுத்தக்கூடிய 10+ நடைமுறை வழிகள் இதோ.

மென்பொருள் மேம்பாட்டிற்கான AI ஏஜென்ட் என்றால் என்ன?

பாரம்பரிய AI குறியிடல் உதவியாளர் பொதுவாக ஒரு குறிப்பிட்ட கோரிக்கைக்கு பதிலளிக்கும்; உதாரணமாக, ஒரு function ஐ உருவாக்குவது அல்லது அடுத்த code வரியை பரிந்துரைப்பது.

ஒரு AI குறியிடல் ஏஜென்ட் பெரிய இலக்கை நோக்கி வேலை செய்ய முடியும்.

உதாரணமாக, நீங்கள் இவ்வாறு கேட்பதற்குப் பதிலாக:

Prompt: மின்னஞ்சல் முகவரிகளை சரிபார்க்கும் ஒரு function எழுதவும்.

நீங்கள் ஏஜென்ட்டிற்கு இப்படிப் பணியை வழங்கலாம்:

Prompt: signup flow-க்கு email validation-ஐச் சேர்க்கவும். உள்ள validation logic-ஐ ஆய்வு செய்து, மாற்றத்தை அமல்படுத்தி, தொடர்புடைய tests-ஐப் புதுப்பித்து, test suite-ஐ இயக்கி, நீங்கள் சந்திக்கும் எந்த பிரச்சினைகளையும் விளக்கவும்.

ஏஜென்ட் பணியை படிகளாகப் பிரித்து, codebase-இலிருந்து தொடர்புடைய context-ஐ பெறலாம், பல கோப்புகளில் மாற்றங்களைச் செய்யலாம், கருவிகளை இயக்கலாம், மற்றும் முடிவுகளின் அடிப்படையில் மீண்டும் முயற்சிக்கலாம்.

இந்த workflow-ஐ எண்ணிப் பார்க்க ஒரு பயனுள்ள முறை:

Plan → Code → Test → Review

AI ஏஜென்ட் பொருத்தமான implementation பணிகளை கையாளும் போது, டெவலப்பர் கட்டுப்பாட்டில் இருப்பார்.

1. Development Tickets-ஐ Implementation Plans-ஆக மாற்றவும்

குறியீடு எழுதுவதற்கு முன் AI ஏஜென்டைப் பயன்படுத்தும் முதல் வழிகளில் ஒன்று இதுதான்.

ஒரு development ticket, feature request, அல்லது bug report-ஐ ஏஜென்ட்டிற்கு கொடுத்து, தொடர்புடைய codebase-ஐ ஆய்வு செய்து ஒரு implementation plan உருவாக்கச் சொல்லுங்கள்.

உதாரணமாக:

Prompt: இந்த feature request-ஐ மற்றும் codebase-இன் தொடர்புடைய பகுதிகளை ஆய்வு செய்யவும். மாற்ற வேண்டிய கோப்புகளை அடையாளம் காணவும், implementation approach-ஐ விளக்கவும், சாத்தியமான edge cases-ஐ பட்டியலிடவும், மற்றும் எந்த மாற்றத்தையும் செய்வதற்கு முன் tests-ஐ முன்வைக்கவும்.

ஏஜென்ட் உதவக்கூடியவை:

• தொடர்புடைய கோப்புகள்
• உள்ள functions அல்லது components
• சார்புகள்
• சாத்தியமான செயலாக்க படிகள்
• edge cases
• testing தேவைகள்

இது டெவலப்பர்கள் எங்கு தொடங்குவது என்பதை கண்டுபிடிக்க செலவிடும் நேரத்தை குறைக்க முடியும்.

முக்கியமாக, முதலில் plan கேட்பது, ஏஜென்ட் code-ஐ மாற்றுவதற்கு முன்பே முன்வைக்கப்பட்ட அணுகுமுறையை நீங்கள் மதிப்பாய்வு செய்ய ஒரு வாய்ப்பை தருகிறது.

2. பல கோப்புகளில் பரவியுள்ள Bugs-ஐ சரிசெய்யவும்

சில bugs-ஐ ஒரு இடத்தில் கைமுறையாக எளிதாக சரிசெய்யலாம்.

மற்றவை பல கூறுகளை உள்ளடக்கலாம்.

உதாரணமாக, ஒரு bug இவற்றில் மாற்றங்களைத் தேவைப்படுத்தலாம்:

• Backend logic
• API responses
• Database handling
• Frontend components
• Validation
• Tests

ஒரு AI ஏஜென்ட் பிரச்சினையை ஆராய்ந்து, தொடர்புடைய code paths-ஐத் தேடி, சாத்தியமான காரணங்களை அடையாளம் கண்டு, பாதிக்கப்பட்ட கோப்புகளில் மாற்றங்களை முன்வைக்கவோ செயல்படுத்தவோ முடியும்.

ஒரு பயனுள்ள workflow:

Bug report → Codebase investigation → Root-cause hypothesis → Fix → Tests

இறுதி முடிவை ஏற்கும் முன், ஏஜென்ட் தனது reasoning-ஐ விளக்கவும், எந்த கோப்புகளை மாற்றியது என்பதை காட்டவும் நீங்கள் கேட்கலாம்.

3. Tests-ஐ உருவாக்கவும் மற்றும் புதுப்பிக்கவும்

சோதனை முக்கியமானது, ஆனால் tests-ஐ எழுதவும் பராமரிக்கவும் மீண்டும் மீண்டும் செய்ய வேண்டியதாக இருக்கும்.

புதிய functionality-க்கு tests உருவாக்கவும் அல்லது code மாற்றத்திற்குப் பிறகு ஏற்கனவே உள்ள tests-ஐப் புதுப்பிக்கவும் AI ஏஜென்ட்கள் உதவலாம்.

உதாரணமாக:

Prompt: இந்த function-ஐ மற்றும் அதன் உள்ள tests-ஐ ஆய்வு செய்யவும். இல்லாத edge cases-ஐ அடையாளம் கண்டு அவற்றுக்கான tests-ஐச் சேர்க்கவும். தொடர்புடைய test suite-ஐ இயக்கி, தோல்விகளை அறிக்கையிடவும்.

ஒரு ஏஜென்ட் உதவக்கூடியவை:

• Unit tests
• Integration tests
• Edge-case tests
• Regression tests
• Test data
• Refactoring-க்கு பிறகு tests-ஐப் புதுப்பித்தல்

உருவாக்கப்பட்ட tests உண்மையில் intended behavior-ஐ சரிபார்க்கின்றனவா என்பதை உறுதிப்படுத்த டெவலப்பர்கள் அவற்றைத் தொடர்ந்து மதிப்பாய்வு செய்ய வேண்டும்; வெறும் implementation-ஐப் பொருத்துவதற்காக மட்டும் அல்ல.

4. தோல்வியடைந்த Tests-ஐ Debug செய்யவும்

ஒரு test தோல்வியடைந்தால், டெவலப்பர்கள் பெரும்பாலும் logs-ஐ ஆய்வு செய்ய, execution-ஐ trace செய்ய, தொடர்புடைய கோப்புகளைப் பார்க்க, மற்றும் பிரச்சினை code-இலா test-இலா என்பதை தீர்மானிக்க வேண்டும்.

ஒரு AI ஏஜென்ட் இந்த செயல்முறையை ஒழுங்குபடுத்த உதவும்.

தோல்வியடைந்த test மற்றும் தொடர்புடைய output-ஐ வழங்குங்கள்:

Prompt: இந்த தோல்வியடைந்த test-ஐ ஆய்வு செய்யவும். தொடர்புடைய implementation மற்றும் சமீபத்திய மாற்றங்களைப் பார்க்கவும், மிகச் சாத்தியமான root cause-ஐ அடையாளம் காணவும், ஒரு fix-ஐ முன்வைக்கவும், மற்றும் மாற்றத்தைச் செய்த பிறகு தொடர்புடைய tests-ஐ இயக்கவும்.

பிரச்சினை codebase-இன் பல பகுதிகளை உள்ளடக்கியிருந்தால் இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

ஏஜென்ட் debugging சுழற்சியில் நகர முடியும்:

Failure → Investigation → Hypothesis → Change → Test → Iterate

"இந்த error ஏன் ஏற்படுகிறது?" என்று ஒரு AI உதவியாளரை மட்டும் கேட்பதைவிட இது அதிக சக்திவாய்ந்தது.

5. உள்ள Code-ஐ மறுசீரமைக்கவும்

AI ஏஜென்ட்கள் code modernization மற்றும் refactoring-இலும் உதவலாம்.

பொதுவான பணிகள்:

• பெரிய functions-ஐ சிறிய functions-ஆகப் பிரித்தல்
• மீண்டும் பயன்படுத்தப்பட்ட logic-ஐ நீக்குதல்
• பெயரிடலை மேம்படுத்துதல்
• சிக்கலான code-ஐ எளிமைப்படுத்துதல்
• deprecated APIs-க்கு இடமாற்றம் செய்தல்
• coding patterns-ஐப் புதுப்பித்தல்
• project structure-ஐ மேம்படுத்துதல்

உதாரணமாக:

Prompt: இந்த module-ஐ duplicated logic மற்றும் மிகச் சிக்கலான functions-க்காகப் பார்வையிடவும். முதலில் ஒரு refactoring plan-ஐ முன்வைக்கவும். அங்கீகாரத்திற்குப் பிறகு, existing behavior-ஐ மாற்றாமல் மாற்றங்களை அமல்படுத்தி, தொடர்புடைய tests-ஐ இயக்கவும்.

முக்கிய தேவையானது behavior-ஐ பாதுகாப்பதுதான்.

ஒரு refactoring பணியில் பெரிய மாற்றங்களுக்கு முன் tests இருப்பது சிறந்தது; அதனால் பயன்பாடு எதிர்பார்த்தபடி இன்னும் செயல்படுகிறதா என்பதைச் சரிபார்க்கலாம்.

6. சிறிய Features-ஐச் சேர்க்கவும்

AI ஏஜென்ட்கள் தெளிவாக வரையறுக்கப்பட்ட features-ஐ அமல்படுத்துவதற்கு பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

உதாரணமாக:

• புதிய API endpoint-ஐச் சேர்க்கவும்
• filtering option-ஐச் சேர்க்கவும்
• form validation-ஐச் சேர்க்கவும்
• pagination-ஐச் சேர்க்கவும்
• configuration setting-ஐச் சேர்க்கவும்
• புதிய UI component-ஐச் சேர்க்கவும்

தேவைகள் எவ்வளவு தெளிவாக இருக்கிறதோ, அவ்வளவு எளிதாக ஏஜென்ட் திறம்பட வேலை செய்ய முடியும்.

இவ்வாறு கேட்பதற்குப் பதிலாக:

Prompt: தேடலைச் சேர்க்கவும்.

இதைப் போல குறிப்பாகக் கொடுங்கள்:

Prompt: customer list-க்கு search-ஐச் சேர்க்கவும். Search customer name மற்றும் email-ஐப் பொருத்த வேண்டும், partial matches-ஐ ஆதரிக்க வேண்டும், existing pagination behavior-ஐ காக்க வேண்டும், மேலும் empty, partial, மற்றும் exact searches-க்கான tests-ஐ உள்ளடக்க வேண்டும்.

குறிப்பிட்ட தேவைகள் ஏஜென்ட்டிற்கு எல்லைகளை வழங்கி, உருவாகும் code-ஐ மதிப்பாய்வு செய்வதை எளிதாக்குகின்றன.

7. APIs மற்றும் Integrations-இல் வேலை செய்யவும்

வெளிப்புற சேவைகளுடன் integrations-ஐ அமல்படுத்த டெவலப்பர்களுக்கு AI ஏஜென்ட்கள் உதவ முடியும்.

உதாரணமாக, ஒரு ஏஜென்ட் உதவக்கூடியவை:

• API clients
• Authentication flows
• Webhooks
• Request validation
• Response parsing
• Error handling
• Retry logic
• API tests

தொடர்புடைய API documentation மற்றும் project context-ஐ நீங்கள் வழங்கி, பின்னர் integration-ஐ திட்டமிடச் சொல்லலாம்.

உதாரணமாக:

Prompt: இந்த documentation-இல் விவரிக்கப்பட்ட payment provider webhook-ஐ அமல்படுத்தவும். திட்டத்தின் உள்ள webhook patterns-ஐப் பின்பற்றி, வரும் requests-ஐ validate செய்யவும், failures-ஐ பாதுகாப்பாக கையாளவும், tests-ஐச் சேர்க்கவும், மற்றும் மாற்றப்பட்ட கோப்புகளை விளக்கவும்.

டெவலப்பர்கள் security-sensitive integrations-ஐ கவனமாக மதிப்பாய்வு செய்ய வேண்டும்; குறிப்பாக authentication, permissions, payments, மற்றும் sensitive data-ஐ கையாளுதல்.

8. ஆவணங்களைப் புதுப்பிக்கவும்

ஆவணப்படுத்தலும் AI ஏஜென்ட்கள் மீண்டும் செய்யும் பணியை குறைக்கக்கூடிய மற்றொரு பகுதி.

ஒரு ஏஜென்ட் code மாற்றங்களை ஆய்வு செய்து, இவற்றைப் புதுப்பிக்க உதவும்:

• README files
• API documentation
• Setup instructions
• Configuration guides
• Code comments
• Developer documentation
• Changelogs

உதாரணமாக:

Prompt: இந்த feature-இல் உள்ள மாற்றங்களை ஆய்வு செய்து, தொடர்புடைய developer documentation-ஐப் புதுப்பிக்கவும். existing documentation structure-ஐ அப்படியே வைத்துக் கொண்டு, புதிய behavior-ஆல் பாதிக்கப்பட்ட பிரிவுகளை மட்டும் மாற்றவும்.

இது implementation-க்குப் பிறகு மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும்; ஏனெனில் தொடர்புடைய code context இன்னும் புதிதாக இருக்கும் போது documentation-ஐப் புதுப்பிக்க முடியும்.

9. Pull Requests-ஐ மதிப்பாய்வு செய்யவும்

AI ஏஜென்ட்கள் கூடுதல் review layer-ஆகவும் செயல்பட முடியும்.

நீங்கள் ஒரு மாற்றத்தை ஆய்வு செய்து, இதில் உள்ளவற்றைத் தேடச் சொல்லலாம்:

• சாத்தியமான bugs
• இல்லாத tests
• Error-handling பிரச்சினைகள்
• Security concerns
• Performance issues
• Breaking changes
• ஒன்றுபடாத patterns

உதாரணமாக:

Prompt: இந்த மாற்றங்களை senior software engineer போல மதிப்பாய்வு செய்யவும். சாத்தியமான bugs, இல்லாத tests, security concerns, மற்றும் compatibility issues-ஐ அடையாளம் காணவும். முக்கியத்துவப்படி findings-ஐ வரிசைப்படுத்தி, பாதிக்கப்பட்ட கோப்புகளை மேற்கோள்காட்டவும்.

AI review மனித code review-ஐ மாற்றக்கூடாது.

அதற்குப் பதிலாக, மனித review-க்கு முன்பாகவோ அதனுடன் சேர்த்தோ பிரச்சினைகளை டெவலப்பர்கள் கண்டறிய உதவும் கூடுதல் pass-ஆக அது செயல்படலாம்.

10. Code-ஐ மாற்றி நவீனப்படுத்தவும்

பெரிய codebases-இல் பழைய dependencies, APIs, அல்லது programming patterns இருக்கலாம்.

இந்த மாற்றங்களை முறையாகச் சமாளிக்க AI ஏஜென்ட்கள் டெவலப்பர்களுக்கு உதவலாம்.

சாத்தியமான பணிகள்:

• Framework APIs-ஐப் புதுப்பித்தல்
• Deprecated functions-ஐ மாற்றுதல்
• Dependency usage-ஐப் புதுப்பித்தல்
• பழைய patterns-ஐ மாற்றுதல்
• Syntax-ஐ நவீனப்படுத்துதல்
• பழைய libraries-ஐ மாற்றுதல்

ஒரு migration-க்கு, முதலில் scope-ஐ அடையாளம் காணச் சொல்லுங்கள்.

Prompt: இந்த codebase-இல் deprecated API-யின் அனைத்து பயன்பாடுகளையும் கண்டறியவும். பாதிக்கப்பட்ட கோப்புகளை migration pattern-ஆல் குழுவாக்கவும், தேவையான மாற்றங்களை விளக்கவும், மற்றும் கைமுறையாக மதிப்பாய்வு தேவைப்படும் எந்த வழக்குகளையும் அடையாளம் காணவும்.

Scope புரிந்ததும், மாற்றத்தை படிப்படியாக மேற்கொண்டு, ஒவ்வொரு முக்கியமான மாற்றத்திற்குப் பிறகும் tests-ஐ இயக்கலாம்.

11. மீண்டும் மீண்டும் செய்ய வேண்டிய Development Tasks-ஐ தானியங்காக்கவும்

எல்லா AI-agent workflow-களும் பெரிய feature-ஐ உள்ளடக்க வேண்டியதில்லை.

சிறிய மீண்டும் செய்யப்படும் பணிகளும் ஏஜென்ட் உதவியால் பயனடையலாம்.

உதாரணங்கள்:

• Configuration files-ஐப் புதுப்பித்தல்
• Boilerplate உருவாக்குதல்
• APIs-ஐ மறுபெயரிடுதல்
• ஒத்த components-ஐ உருவாக்குதல்
• Imports-ஐப் புதுப்பித்தல்
• மீண்டும் வரும் test cases-ஐச் சேர்த்தல்
• ஆவணங்களை பராமரித்தல்
• Migration scripts-ஐ உருவாக்குதல்

இந்த பணிகள் தனித்தனியாக சில நிமிடங்கள் மட்டுமே எடுத்தாலும், பெரிய project-இல் அவை குறிப்பிடத்தக்க developer நேரத்தைப் பயன்படுத்தும்.

பணி தெளிவான விதிகள் மற்றும் முன்னறிவிக்கக்கூடிய முடிவுகள் கொண்டிருக்கும்போது AI ஏஜென்ட்கள் குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

AI குறியிடல் ஏஜென்ட்களிடமிருந்து சிறந்த முடிவுகளைப் பெறுவது எப்படி

ஒரு AI ஏஜென்ட்டின் output தரம், நீங்கள் பணியை எவ்வாறு வரையறுக்கிறீர்கள் என்பதையே பெரிதும் சார்ந்தது.

ஏஜென்ட்டிற்கு போதுமான Context-ஐ வழங்கவும்

தொடர்புடைய தேவைகள், எதிர்பார்க்கப்படும் behavior, கட்டுப்பாடுகள், மற்றும் project conventions ஆகியவற்றைச் சேர்க்கவும்.

இவ்வாறு சொல்வதற்குப் பதிலாக:

Prompt: இந்த bug-ஐ சரிசெய்யவும்.

இதை விளக்குங்கள்:

• என்ன நடக்கிறது
• என்ன நடக்க வேண்டும்
• பிரச்சினை எங்கு ஏற்படுகிறது
• தொடர்புடைய கட்டுப்பாடுகள்
• வெற்றி எவ்வாறு சோதிக்கப்பட வேண்டும்

அமலாக்கத்திற்கு முன் ஒரு Plan-ஐ கேளுங்கள்

சிக்கலான பணிகளுக்கு, முதலில் ஏஜென்ட் ஆய்வு செய்து ஒரு plan முன்வைக்கச் சொல்லுங்கள்.

இதனால் code மாற்றங்கள் நடைபெறுவதற்கு முன் தவறான ஊகங்களைப் பிடிக்க முடியும்.

பெரிய பணிகளை சிறிய படிகளாகப் பிரிக்கவும்

"பயன்பாட்டை மறுஎழுதவும்" போன்ற மிகப் பெரிய கோரிக்கையை கட்டுப்படுத்துவது கடினம்.

மேலும் நல்ல அணுகுமுறை, தனித்தனியாக சோதிக்கவும் மதிப்பாய்வு செய்யவும் முடியும் சிறிய இலக்குகளாகப் பிரிப்பதாகும்.

Tests-ஐ கட்டாயப்படுத்தவும்

சாத்தியமான இடங்களில், ஏஜென்ட்டிடம் tests-ஐச் சேர்க்க அல்லது புதுப்பிக்கவும், அமலாக்கத்திற்குப் பிறகு அவற்றை இயக்கவும் சொல்லுங்கள்.

இது வெறும் உருவாக்கப்பட்ட code-ஐ நம்புவதற்குப் பதிலாக ஒரு feedback loop-ஐ உருவாக்குகிறது.

மாற்றங்களை மதிப்பாய்வு செய்யவும்

AI உருவாக்கிய code தானாகவே merge செய்யப்படக்கூடாது.

மதிப்பாய்வு செய்யவும்:

• Diff
• Architecture
• Security
• Tests
• Dependencies
• Error handling
• Performance
• எதிர்பாராத மாற்றங்கள்

இறுதி முடிவுக்கான பொறுப்பு டெவலப்பரிடமே இருக்க வேண்டும்.

ஒரு நடைமுறை AI Agent Development Workflow

இந்த நுட்பங்களை மீண்டும் பயன்படுத்தக்கூடிய ஒரு development process-ஆக இணைக்கலாம்.

Step 1: பணியை வரையறுக்கவும்

தெளிவான ticket அல்லது requirement-இல் தொடங்குங்கள்.

Step 2: ஏஜென்ட்டை ஆய்வு செய்யச் சொல்லுங்கள்

தொடர்புடைய code-ஐ ஆய்வு செய்து, சார்புகள், கோப்புகள், மற்றும் சாத்தியமான பிரச்சினைகளை அடையாளம் காணச் சொல்லுங்கள்.

Step 3: திட்டத்தை மதிப்பாய்வு செய்யவும்

அமலாக்கத்திற்கு முன், முன்வைக்கப்பட்ட அணுகுமுறை அர்த்தமுள்ளதாக உள்ளதா எனச் சரிபார்க்கவும்.

Step 4: அமல்படுத்தவும்

தகுந்த code மாற்றங்களை ஏஜென்ட் செய்ய விடுங்கள்.

Step 5: Tests-ஐ இயக்கவும்

தொடர்புடைய tests-ஐ இயக்கி, தோல்விகளை ஆராயச் சொல்லுங்கள்.

Step 6: Diff-ஐ மதிப்பாய்வு செய்யவும்

எது மாற்றப்பட்டது, மற்றும் ஏதேனும் எதிர்பாராதது மாற்றப்பட்டதா என்பதைத் துல்லியமாகப் பார்க்கவும்.

Step 7: மனித மதிப்பாய்வு

Merge செய்வதற்கு முன் இறுதி architecture, security, மற்றும் quality review-ஐ செய்யவும்.

இந்த plan → code → test → review சுழற்சி, மென்பொருள் மேம்பாட்டு செயல்முறையின் கட்டுப்பாட்டை இழக்காமல் AI automation-இன் நன்மைகளை டெவலப்பர்கள் பெற உதவுகிறது.

1minAI உடன் மென்பொருள் மேம்பாட்டிற்கு AI ஏஜென்ட்களைப் பயன்படுத்தவும்

1minAI AI திறன்களை ஒரே workspace-இல் கொண்டு வருகிறது; இதனால் குறியிடல், பிழைத்திருத்தம், ஆய்வு, மற்றும் தொழில்நுட்ப எழுத்து போன்ற மென்பொருள் மேம்பாட்டு பணிகளுக்காக வேறு வேறு AI models-உடன் வேலை செய்வது எளிதாகிறது.

ஒரு AI ஏஜென்ட்டை டெவலப்பருக்கான மாற்றாகப் பார்ப்பதற்குப் பதிலாக, அதை உங்கள் development workflow-இன் பகுதியாகப் பயன்படுத்தலாம்: பணியைப் புரிந்துகொள்ளவும், தீர்வைத் திட்டமிடவும், மாற்றங்களை அமல்படுத்தவும், முடிவைச் சோதிக்கவும், மற்றும் code-ஐ மதிப்பாய்வு செய்யவும்.

மேலும் தகவல்களுக்கு, இங்கே படிக்கவும்: AI Agent for Software Development.