කොඩ් ලියන, දෝෂ හඳුනාගන්න, AI මඟින් ලයිබ්රරී පැහැදිලි කරන්න – මේ සියල්ලක් මට Cursor, Claude Code, VS Code හෝ terminal එකකින් කරනවා. නමුත් AI වල validator එකක් පරීක්ෂා කරන අවස්ථාවේ, බ්රවුසරය විවෘත කර dashboard එකට පිවිසීම අමාරුයි.
දවසකට 20‑30 වරක් එම පියවරක් කරනවා නම්, එක් එක් විනාඩියක් පවා කේත ගැටළුවකට අවධානය බිඳ දමයි. ඒක හුඟාක් කාලය විය හැකිය. මට සිතෙන්නෙ, AI කේත ලියන්න, stack trace පැහැදිලි කරන්න, function refactor කරන්න හැකියාව තියෙනවා නම්, validator එකේ තත්වය ද කියලා දෙනවාද? කියලා හිතාගෙන, අපි Fixzi.ai සඳහා MCP server එකක් නිර්මාණය කළෙමු.
ප්රශ්නය dashboard එකේ නොවේ – එය තම කාර්යය කරයි. සැබෑ ගැටළුව තත්ත්ව මාරු කිරීම (context switching) ය. බග් එකක් හදාගෙන ඉන්න අතරතුර, තවත් ටැබ් එකක් විවෘත කළොත්, ඔබේ මනස ගැටළුවේ සිට නෙවෙයි, නාවිකය ගැන සිතීමට පටන් ගනී. ඒක කෙටි කාලයක් වුවත්, දිනකට මිනිත්තු ගණනක් එකතු වේ.
AI යෙදුම් නව මොනिटरින් රීතියක් ගෙන එයි. සාම්ප්රදායික මොනिटरින් API ප්රතිචාර, CPU භාරය, සර්වර් බිඳීම වැනි දේ පරීක්ෂා කරයි. නමුත් LLM‑වලින් ලබාදෙන JSON ආකෘතියේ සුළු වෙනස්කම් (schema drift) නිසා downstream දෝෂ සිදුවේ. මෙය downtime නොවෙයි, නමුත් ඇප්ලිකේෂන් වැරදි කරයි.
MCP (Model Context Protocol) යනු AI අසහය external tools සමඟ සුරක්ෂිතව සම්බන්ධ වීමට ඉඩ දෙන නව ප්රොටෝකෝලයයි. එය භාවිතා කර, අපේ validator tool‑වලට AI අසහය සෘජුවම ප්රවේශ විය හැකිය. ඒ නිසා, "customer validator එක ධාවනය කරලා දෙන්න" වැනි සරල ප්රශ්නයක් පමණක් ඇසීමෙන්, AI එක validator ලැයිස්තුව, පසුගිය ධාවන ඉතිහාසය, හෝ දෝෂ විස්තර ලබා දේ.
මගේ නව වැඩපිළිවෙළ මෙසේයි: Prompt එක යාවත්කාලීන කර, "customer validator ධාවනය කරලා" කියලා AI අසන්න. AI එක දෝෂය – userId vs user_id ගැටළුව – කියලා පෙන්වයි. මම prompt එක නිවැරදි කර, නැවත ධාවනය කරමි. තවත් ටැබ් එකක් විවෘත නොකර, එකම සංවාදයෙන් සියලු පියවර සම්පූර්ණයි. මෙය මායා නොවේ, කෙළින්ම අඩු වූ විරාමයක්.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ තරුණ සංවර්ධකයින්ට, මෙවැනි AI‑සහයෝගිතා උපකරණය භාවිතා කිරීමෙන් කේත ලියීමේ කාර්යක්ෂමතාව වැඩිවේ. වැඩිදුරටත්, දේශීය startups සඳහා, dashboard‑වලට යන කාලය අඩු කර, නිෂ්පාදන වාග්යය වේගවත් කරයි. අන්තර්ජාල සම්බන්ධතා පරිසරය සීමාසහිතව තිබෙන ප්රදේශවල, AI‑MCP server එකක් local cloud හෝ hybrid පරිසරයේ දායක වීමෙන්, සම්පූර්ණ development pipeline එකක් තාක්ෂණික වශයෙන් ස්වයංක්රීය කළ හැකිය. එමඟින්, ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික ආර්ථිකය තරුණ ප්රවීණයින්ගේ නිපුණතා වැඩිදියුණු කර, ගෝලීය AI‑driven development තරඟයේ ඉදිරියට ගෙන යයි.
Dashboard එකේ ගැටළු නවතා, AI සමඟ සංවාදයක් මඟින් validator පරීක්ෂා කිරීම, කේත ලියන අත්දැකීමේ අඩුපාඩු ඉවත් කරයි. ඉදිරියේදී, වැඩි සංවාද‑මූලික developer tools අපේ රටේ තාක්ෂණික පරිසරය වෙනස් කරනු ඇත.
