Pe măsură ce instrumentele bazate pe inteligență artificială devin tot mai prezente în procesele de dezvoltare software, calitatea codului generat automat devine un subiect esențial. În acest articol explorăm metodele prin care am îmbunătățit acest cod, făcându-l mai robust, mai clar și mai ușor de integrat. Ne vom baza pe experiența practică și vom evidenția punctele forte ale acestor instrumente, limitările lor, dar și strategiile pentru a le reduce efectul asupra codului generat. Vom pune în balanță furnizarea de context în mod exhaustiv cu împărțirea unei probleme în părți mai mici, scoțând în evidență efectul asupra nivelului de încredere al echipei în aceste instrumente.

Protocolul MCP reprezintă unul dintre cele mai importante puncte de cotitură în evoluția inteligenței artificiale, deoarece introduce un standard care permite aplicațiilor de tip LLM să se conecteze într-un mod unitar și eficient la diverse unelte și surse de date externe. Prin implementarea acestui protocol se elimină eforturile suplimentare de mentenanță și se oferă o arhitectură clară pentru integrarea dintre modelele LLM și servicii externe. Nevoia de a crea un astfel de protocol a apărut odată cu extinderea capabilităților LLM-urilor, care au evoluat de la sisteme capabile doar să genereze text sau imagini la aplicații ce pot efectua diverse sarcini și pot interacționa cu resurse externe. În acest articol se va prezenta succint contextul care a dus la apariția acestui protocol, analizând evoluția modelelor LLM, momentele cheie din dezvoltarea lor și modul în care protocolul MCP răspunde provocărilor identificate de-a lungul acestei evoluții.

Modelele bazate pe Large Language Models (LLM) au devenit în ultimii ani componente fundamentale pentru dezvoltarea de aplicații ce permit sumarizarea de documente, răspunsul la întrebări pe baza unor documente, generare de conținut, crearea de drafturi, explicarea de cod sau personalizarea unor servicii. Aceste aplicații acceptă, în marea lor majoritate, conținut uploadat de către utilizatori: text redactat de utilizatori sau copy-pasted din alte surse, imagini, documente etc.

Undeva, într-un server din apropierea orașului Helsinki, o inteligență artificială extrem de sofisticată trece printr-o criză. Nu e vorba despre o eroare de date sau de o lipsă de memorie RAM. Nu, e ceva mai profund - filozofic, chiar existențial. Se întreabă: „Sunt oare doar codul meu?” și, mai alarmant, „De ce îmi amintește programatorul meu atât de mult de tatăl meu?”

VibeCoding este un eveniment global organizat de Cognizant, dedicat explorării și adoptării programării asistate de inteligență artificială. În cadrul acestei săptămâni tematice, mii de angajați din întreaga lume participă la workshopuri, hackathoane și sesiuni interactive, având ocazia să experimenteze cele mai noi tehnologii AI și să colaboreze la dezvoltarea de soluții inovatoare. Scopul principal al VibeCoding este de a accelera transformarea digitală și de a stimula creativitatea prin utilizarea instrumentelor moderne de generare de cod și automatizare.

Spring Boot 4 reprezintă un salt major în modernizarea modului în care aplicațiile Spring sunt dezvoltate, configurate și livrate. Spring este acum mai modular și mai extensibil ca niciodată. Pentru început, cerințele: pentru a rula Spring Boot 4 ai nevoie de Java17, sau Kotlin v2.2 și Spring framework 7.x.

Dezvoltarea mobilă, Internetul Lucrurilor (IoT) și Inteligența Artificială (I.A.) sunt trei domenii tehnologice care au cunoscut o creștere exponențială în ultimul deceniu. La intersecția acestor tehnologii se află Bluetooth Low Energy (BLE) și tehnologia Wi-Fi, protocoale de comunicație wireless esențiale pentru conectivitatea eficientă între dispozitive mobile și periferice IoT. Acest articol oferă o privire detaliată asupra arhitecturii, funcționalității și modelelor de implementare pentru BLE pe platformele Android, iOS și Flutter (cross-platform), precum și pe hardware-ul comun utilizat în dezvoltarea IoT.

Ce se întâmplă cu industria Automotive la nivel global, ce tehnologii sunt folosite și cum este integrat AI-ul în noile servicii și dezvoltarea software? Sunt câteva dintre întrebările la care am încercat să răspundem alături de invitații noștri:

• Marius Mailat - CTO @ P3,

• Bogdan Pereș - Engineering Cluster Head @ BMW TechWorks Romania,

• Ovidiu Popa - Head Of Consulting @ P3 Romania.