Мои принципы командной AI Native разработки Главная цель тут - __самостоятельность агентов при сохранении общего замысла продукта__. (1) Люди и агенты могут координировать работу через общий язык и явно сформулированные концепции. Это можно использовать, если нужно держать AI Native команду из них в синхроне, распараллеливая работу между ними. В начале нужно создать небольшое смысловое ядро. Это цель, язык, приоритеты и ограничения, из которых естественно следуют дальнейшие решения. Это маленький файл, который пишется вручную (агент может помогать вычитывать). Он грузится в начало контекста агентов и проговаривается со всеми людьми в команде. На базе него принимаются решения и расписываются требования. (2) Получается пирамида, где нижние слои детализируют верхние: __смысловое ядро__ -> __решения и требования__ -> __исполняемые BDD спецификации__ -> __код__. Чем выше, тем важнее человеческое суждение и тем шире последствия ошибки. Чем ниже, тем больше работу можно распараллеливать и проверять автоматически. Обратная связь из реального мира идёт вверх и помогает пересматривать исходные представления. (3) Контекст раскрывается по мере необходимости (progressive disclosure для людей и агентов). Краткая точка входа ведёт к подробным документам. Знания сохраняются в репозитории и доступны между сессиями. Имена файлов имеют значение! (4) Соответствие кода оформленным требованиям можно проверить запуском тестов! Продуктовые требования связаны с быстрыми поведенческими спеками (executable BDD specs), которые позволяют перепроверять корректность кода со скоростью 7k спеков в секунда. (5) У агента есть инструменты, чтобы проверять результат и исправлять ошибки. Это исполняемые спеки, служебные интерфейсы для отладки. Плюс доступ к логам и продуктовой телеметрии для получения обратной связи от реального мира. (6) Эта система из людей и агентов должна накапливать опыт. Скажем, ошибки улучшают спеки и документацию; пересмотр базовых принципов происходит осознанно (скажем, если повторяются разногласия или узнаем что-то новое). Общие соглашения и центр управления помогают переносить удачные решения между проектами. Урок усвоен, когда он меняет будущие решения или проверки и уменьшает вероятность повторения ошибки. Это можно проверять перезапуском старой сломавшейся задачи после переконфигурации всей пирамиды. __А как вы помогаете своим агентам эффективнее работать в командах с людьми? Что работает хорошо, а что - не очень?__ Ваш, @llm_under_hood 🤗
Мои принципы командной AI Native разработки Главная цель тут -…
Из этого канала
- #941Вдохновляющая история о том, как AI/LLM снижает порог вхождения в нишевые ниши…
Вдохновляющая история о том, как AI/LLM снижает порог вхождения в нишевые ниши Человеку без опыта работы с железом захотелось разработать свою печатную плату…
- #942Вчера я решил попрактиковать нативную разработку агентами. Для этого попросил…
Вчера я решил попрактиковать нативную разработку агентами. Для этого попросил Codex переписать свой task manager для Codex-a (из этого поста) из web приложения…
- #943Давно я не публиковал эссе. Вот новое. We never wanted human code. Ваш,…
Давно я не публиковал эссе. Вот новое. We never wanted human code. Ваш, @llmunderhood 🤗
- #939Встреча LLM под капотом в Нови Саде! Не ожидал, что столько людей откликнется,…
Встреча LLM под капотом в Нови Саде! Не ожидал, что столько людей откликнется, а некоторые даже приедут издалека.
- #938Спонтанные посиделки в Novi Sad завтра? Как насчет встретиться завтра в Нови…
Спонтанные посиделки в Novi Sad завтра? Как насчет встретиться завтра в Нови Саде (понедельник 14-го) в 19:00 на предмет поболтать? Меня занесло в Сербию на…