ИИ-агентам по-прежнему нужен контроль на высоком уровне. При этом ручная проверка кода уже становится узким местом, а сами модели стали достаточно сильными, чтобы жёсткие детерминированные системы проверки начали ограничивать их возможности. Возникает вопрос, как тогда контролировать результат их работы? Для этого, Боб Мартин, известный как автор "Чистого кода", создал специальный инструмент анализа системы, связанный с агентом. Он показывает структуру проекта в виде диаграммы, похожей на UML, и подсвечивает её метриками CRAP и мутационного тестирования. Диаграмма интерактивная. Можно выбрать любой элемент и постепенно провалиться от общей архитектуры вплоть до конкретного участка кода. Если пользователь видит проблемную часть системы, он может сразу поручить связанному агенту внести изменения. Это может быть как перестройка архитектуры, так и локальный рефакторинг. Агент вносит правки, после чего обновлённая структура снова появляется на диаграмме. Инструмент он сделал под себя, но его можно использовать как шаблон и поручить агенту собрать собственную версию под конкретный проект. Пока это рабочий прототип, поэтому в ближайшие недели он наверняка сильно изменится. Но к тому моменту вы, скорее всего, уже будете переделывать его под себя. А улучшения всегда можно забирать обратно из исходника или из форков других разработчиков и интегрировать в свою. http://github.com/unclebob/uml-viewer
Материал агрегирован из первоисточника:
Telegram — Вайб-кодинг
Читать полностью в Telegram — Вайб-кодингИИ-агентам по-прежнему нужен контроль на высоком уровне. При этом ручная проверка кода уже становится узким местом, а...
ИИ-агентам по-прежнему нужен контроль на высоком уровне. При этом ручная проверка кода уже становится узким местом, а сами модели стали достаточно сильными, чтобы жёсткие детерминированные системы проверки начали ограничивать их возможности. Возникает вопрос, как тогда…
Кратко от AI: Главные тезисы
- ИИ-агентам по-прежнему нужен контроль на высоком уровне
- При этом ручная проверка кода уже становится узким местом, а сами модели стали достаточно сильными, чтобы жёсткие детерминированные системы проверки начали ограничивать их возможности
- Возникает вопрос, как тогда…
ИИ-агентам по-прежнему нужен контроль на высоком уровне. При этом ручная проверка кода уже становится узким местом, а...
Похожие материалы
Познакомьтесь с ИИ-агентами, пытающимися стать настоящими журналистами
Джейден, Сэм и Зак охотно рассказывают редакторам о репортажах и расследованиях. Подвох? Они все агенты ИИ.
На Mentorix вышел курс — «RAG Engineering: создание production-ready AI-систем»
📘 На Mentorix вышел курс — «RAG Engineering: создание production-ready AI-систем» Хотите не просто собрать демо «чат по документам», а сделать RAG, который находит нужный раздел и отвечает с цитатами? Этот курс — полный путь от RAG без фреймворков до production agentic RAG. •…
Toyota делает ставку в 6,4 миллиарда долларов в год на роботов-гуманоидов и автоматизацию производства.
Toyota хочет превратиться в глобальную робототехническую компанию и делает ставку на роботов-гуманоидов и автоматизацию производства. Статья Toyota делает ставку на 6,4 миллиарда долларов в год на роботов-гуманоидов и автоматизацию производства впервые появилась в журнале The Decoder.
Kimi — полный гайд по экосистеме и разбор K3.1 Pro
Kimi — полный гайд по экосистеме и разбор K3.1 Pro ⠀ 23 октября Moonshot выпустила Kimi K3.1 Pro. Заодно разобрали всю экосистему: Kimi уже умеет создавать игры, 3D-модели, сайты и автоматизировать работу в интернете. ⠀ 🟠Что нового в K3.1 Pro > Контекст — до 1 млн токенов >…
