На практике хорошо помогает создавать agent workflow для всех процессов, которые можно сделать без ИИ или минимизировать его участие. - это в тему разбиения по шагам.
Например, я запретил вызов каких либо git команд агенту. Но, я создал для него bash скрипты, на создании ветки (pull, checkout), на создание коммита всех изменений, на пушь, и так далее. Тем самым ИИ больше не надо вообще работать с гитов, а просто вызвать нудный скрипт.
На получение ТЗ, что агент не сам где то там шарился или делал запросы в web или искал файлы, есть готовый скрипт который сам соберет все ТХ откуда надо, приведет его корректный md вид и выдаст уже агенту в хорошо читаемом виде.
И тоже самое с тестами и проверка. Все обернул в bash команды, которые возвращает точный и понятный ответ, который хорошо понимает ИИ.
Тем самым, агенту больше не надо забивать контекст рассуждениями - какую команду вызвать, поисками, лишней инфой полученной в процессе. А просто дергает команды и пишет бизнес логику.
В примерах я использовал на PHP. Но в целом старался в статье не делать акцент на язык, так как этот подход подойдет под любой язык и любую работу. На практике же использовал на PHP, Go, Python.
Мы с коллегами применяли подобный подход и в отделе аналитики и отделе тестирование. Как и в разработке, он показал хороший результат.
На практике хорошо помогает создавать agent workflow для всех процессов, которые можно сделать без ИИ или минимизировать его участие. - это в тему разбиения по шагам.
Например, я запретил вызов каких либо git команд агенту. Но, я создал для него bash скрипты, на создании ветки (pull, checkout), на создание коммита всех изменений, на пушь, и так далее. Тем самым ИИ больше не надо вообще работать с гитов, а просто вызвать нудный скрипт.
На получение ТЗ, что агент не сам где то там шарился или делал запросы в web или искал файлы, есть готовый скрипт который сам соберет все ТХ откуда надо, приведет его корректный md вид и выдаст уже агенту в хорошо читаемом виде.
И тоже самое с тестами и проверка. Все обернул в bash команды, которые возвращает точный и понятный ответ, который хорошо понимает ИИ.
Тем самым, агенту больше не надо забивать контекст рассуждениями - какую команду вызвать, поисками, лишней инфой полученной в процессе. А просто дергает команды и пишет бизнес логику.
В примерах я использовал на PHP. Но в целом старался в статье не делать акцент на язык, так как этот подход подойдет под любой язык и любую работу. На практике же использовал на PHP, Go, Python.
Мы с коллегами применяли подобный подход и в отделе аналитики и отделе тестирование. Как и в разработке, он показал хороший результат.
Выглядит супер.
Так же можно где то на уровне формировании команд или распределении задач юзать "мотивацию по Герчикову" и "Mbti".