Home / Glossary
AI Coding Glossary
Key terms in AI-assisted development, explained clearly with practical context.
Programare Agentică
Programarea agentică este o abordare de dezvoltare software în care un agent AI citește în mod autonom baza de cod, scrie cod, rulează comenzi și iterează pe rezultate fără a fi necesară copierea și lipirea manuală. Spre deosebire de AI-ul bazat pe chat, agentul acționează direct în mediul tău de dezvoltare pentru a finaliza sarcini cu mai mulți pași.
Claude Code
Claude Code este agentul AI de programare bazat pe terminal al Anthropic, care operează direct în mediul tău de dezvoltare. Citește întregul proiect, scrie cod în mai multe fișiere, rulează comenzi shell, gestionează fluxuri de lucru git și iterează pe erori în mod autonom — totul din linia de comandă.
Protocolul de Context al Modelului (MCP)
Protocolul de Context al Modelului (MCP) este un standard deschis creat de Anthropic care oferă o modalitate universală de conectare a modelelor AI la instrumente externe, surse de date și API-uri. Acționează ca o interfață standardizată — similar cu USB pentru AI — astfel încât orice instrument compatibil MCP poate funcționa cu orice agent AI compatibil MCP.
CLAUDE.md
CLAUDE.md este un fișier de configurare markdown plasat în rădăcina proiectului care oferă Claude Code instrucțiuni persistente, specifice proiectului. Îi spune agentului despre convențiile de programare, arhitectură, comenzile comune și regulile — acționând ca o formă de memorie pe termen lung care se aplică fiecărei sesiuni din acel proiect.
Programare în Pereche cu AI
Programarea în pereche cu AI este un flux de lucru de dezvoltare în care un dezvoltator uman lucrează alături de un instrument AI pentru a scrie cod în mod colaborativ în timp real. Dezvoltatorul furnizează direcție, context și judecată, în timp ce AI-ul contribuie cu sugestii de cod, prinde erori și gestionează sarcinile repetitive de implementare.
Fereastră de Context
O fereastră de context este numărul maxim de tokeni (cuvinte, caractere de cod și simboluri) pe care un model AI îi poate procesa într-o singură interacțiune. Definește limita superioară a cantității de informații — inclusiv promptul tău, codul și răspunsul modelului — pe care AI-ul o poate reține în memorie simultan.
Agent de Programare
Un agent de programare este un instrument alimentat de AI care poate citi autonom fișiere, scrie cod, executa comenzi de terminal și itera pe rezultate pentru a finaliza sarcini de programare. Spre deosebire de instrumentele pasive de sugestie de cod, un agent de programare ia acțiuni independente în mediul tău de dezvoltare pentru a atinge un obiectiv declarat.
Vibe Coding
Vibe coding este o abordare informală a dezvoltării software în care un dezvoltator descrie ce vrea în limbaj natural și lasă un instrument AI să se ocupe de detaliile de implementare. În loc să scrie specificații precise, dezvoltatorul comunică intenția prin conversație relaxată și iterează pe baza rezultatelor.
Revizuire de Cod cu AI
Revizuirea de cod cu AI este procesul de utilizare a inteligenței artificiale pentru a analiza automat codul sursă pentru erori, vulnerabilități de securitate, inconsistențe de stil și probleme de calitate. Revizorii AI pot examina pull request-uri, sugera îmbunătățiri și prinde probleme pe care revizorii umani le-ar putea rata din cauza oboselii sau presiunii timpului.
Ingineria Prompturilor pentru Cod
Ingineria prompturilor pentru cod este practica de a formula instrucțiuni clare și specifice care ajută instrumentele AI de programare să producă output precis și relevant. Implică structurarea solicitărilor cu nivelul potrivit de context, constrângeri și exemple, astfel încât AI-ul să înțeleagă atât ce vrei, cât și cum vrei să fie făcut.
Agent AI Headless
Un agent AI headless este un agent de programare care rulează fără o interfață față de utilizator sau interacțiune în timp real. Execută sarcini autonom în procese de fundal, pipeline-uri CI/CD sau joburi programate — citind cod, făcând modificări, rulând teste și raportând rezultate fără a aștepta inputul uman la niciun pas.
Sub-Agenți
Sub-agenții sunt procese copil paralele generate de un agent AI principal de programare pentru a gestiona simultan părți independente ale unei sarcini complexe. În loc să proceseze totul secvențial, agentul principal delegă sub-sarcinile unor agenți copil specializați care rulează în paralel și raportează rezultatele înapoi la agent-ul principal.
AI Code Completion
AI code completion is a feature in development tools that uses machine learning models to predict and suggest code as you type. It ranges from single-line autocomplete to multi-line function generation, analyzing the surrounding code context to offer relevant suggestions that match your intent and coding style.
Large Language Model (LLM)
A large language model (LLM) is a deep learning system with billions of parameters, trained on vast datasets of text and code to understand, generate, and reason about natural language and programming languages. LLMs like Claude, GPT-4, and Gemini are the foundation of modern AI coding tools.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Retrieval-augmented generation (RAG) is an AI architecture that improves the accuracy of language model responses by retrieving relevant information from external knowledge sources before generating an answer. Instead of relying solely on what the model memorized during training, RAG fetches up-to-date, domain-specific data and includes it in the model's context.
Tool Use
Tool use (also called tool calling) is the capability of a large language model to invoke external functions, APIs, or system commands as part of generating a response. Instead of being limited to producing text, a model with tool use can read files, run code, query databases, and interact with services—making it the foundation of agentic AI systems.
Function Calling
Function calling is an AI model capability where the model generates structured JSON arguments to invoke external functions instead of producing plain text. This enables LLMs to interact with APIs, databases, file systems, and other tools in a reliable, programmatic way—turning a conversational model into one that can take real-world actions.
System Prompt
A system prompt is a set of instructions provided to an AI model before the user's message that defines the model's behavior, persona, constraints, and capabilities. It acts as a configuration layer that shapes every response the model produces, without the user needing to repeat these instructions in each message.
Temperature
Temperature is a parameter in large language models that controls the randomness of the output. A temperature of 0 makes the model deterministic, always choosing the most probable next token. Higher temperatures (up to 1.0 or 2.0) increase randomness, making less probable tokens more likely to be selected. For coding tasks, lower temperatures generally produce more reliable, consistent code.
Token
A token is the fundamental unit of text that a large language model processes. Tokenization splits text into chunks—sometimes whole words, sometimes subwords, sometimes individual characters—that the model can work with. In English text, one token is roughly 3-4 characters or 0.75 words. In code, tokens map to keywords, operators, variable names, and whitespace.
Fine-Tuning
Fine-tuning is the process of further training a pre-trained large language model on a smaller, task-specific dataset to adapt its behavior for a particular use case. The model's weights are updated to specialize in a domain—such as a specific programming language, codebase, or output format—while retaining its general capabilities from pre-training.
Code Generation
AI code generation is the process of using artificial intelligence to produce source code from natural language descriptions, specifications, or existing code context. Modern code generation powered by LLMs can write entire functions, classes, tests, and even full applications from high-level instructions, across virtually any programming language.
AI Refactoring
AI refactoring is the use of artificial intelligence to automatically restructure, simplify, and improve existing source code without changing its external behavior. AI refactoring tools analyze code for complexity, duplication, poor naming, and anti-patterns, then apply transformations that make the code cleaner, more maintainable, and easier to understand.
AI Testing
AI testing is the application of artificial intelligence to software testing workflows—including generating unit tests, integration tests, and end-to-end tests from source code; identifying untested edge cases; analyzing test failures; and suggesting fixes. AI testing tools understand code semantics to write meaningful tests that go beyond basic coverage.
Multi-Modal AI
Multi-modal AI refers to artificial intelligence systems that can process, understand, and generate multiple types of data—text, images, audio, video, and code—within a single model. Unlike single-modal models that only handle text, multi-modal models can analyze a screenshot of a UI, read the associated code, and generate modifications based on both visual and textual understanding.
Chain-of-Thought
Chain-of-thought (CoT) prompting is a technique that encourages a large language model to break down complex problems into intermediate reasoning steps before producing a final answer. Instead of jumping to a conclusion, the model "thinks out loud," explaining each step of its logic. This significantly improves accuracy on tasks that require multi-step reasoning, including debugging, algorithm design, and code architecture decisions.
Few-Shot Prompting
Few-shot prompting is a technique where you include a small number of example input-output pairs in your prompt to demonstrate the pattern you want the AI to follow. By showing the model 2-5 examples of the desired behavior, it learns the format, style, and logic you expect—without any model training or fine-tuning. This is one of the most effective techniques for getting consistent, formatted output from LLMs.
Zero-Shot Prompting
Zero-shot prompting is a technique where you instruct an AI model to perform a task without providing any examples of the desired input-output format. You describe what you want in natural language, and the model relies entirely on its pre-trained knowledge to produce the output. It is the most natural way to interact with AI—just tell it what to do.
Embeddings
Embeddings are dense numerical vectors (arrays of floating-point numbers) that represent text, code, or other data in a high-dimensional space where semantically similar items are positioned close together. They enable AI systems to measure similarity between pieces of code, search codebases by meaning rather than keywords, and power retrieval-augmented generation (RAG) systems.
Vector Database
A vector database is a specialized database designed to store, index, and search high-dimensional embedding vectors efficiently. Unlike traditional databases that match exact values or keywords, vector databases find the most similar vectors to a query vector—enabling semantic search, recommendation systems, and the retrieval component of RAG (retrieval-augmented generation) architectures.
Technical Debt
Technical debt is the implied cost of future rework caused by choosing a quick, expedient solution now instead of a better approach that would take longer. Like financial debt, it accumulates interest: the longer it remains unaddressed, the more time and effort future changes require. Common sources include rushed features, skipped tests, outdated dependencies, and inconsistent architecture.