Кодев: Рабочий процесс ИИ-агента для 106 PR за 14 дней

Codev — это система координации ИИ-агентов с открытым исходным кодом, которая обеспечивает структурированный рабочий процесс разработки. Проект демонстрирует, как перевести ИИ от прототипирования к производственной работе с помощью конкретных практик, извлечённых из обработки 106 запросов на слияние за 14 дней.
Шесть основных практик
- Спецификации и планы — это исходный код: Спецификации и планы хранятся в git вместе с исходным кодом, а не в истории чата. Новый агент читает arch.md для общего понимания, затем свою конкретную спецификацию. Это гарантирует, что вы всегда знаете, почему что-то было создано.
- Три модели проверяют каждый этап: Claude, Gemini и Codex обнаруживают почти полностью разные ошибки. Ни одна модель не нашла более 55% проблем. В тестировании 20 ошибок были выявлены перед выпуском: Claude Code нашёл 5 ошибок, а Gemini и Codex обнаружили ещё 15, включая серьёзную проблему безопасности, которую пропустил Claude.
- Обеспечивайте процесс, а не предлагайте его: Конечный автомат принудительно выполняет Spec → Plan → Implement → Review → PR. ИИ не может пропускать этапы, и тесты должны проходить перед переходом. Система обеспечивает направляющие, потому что ИИ сами по себе не придерживаются плана.
- Аннотируйте, а не редактируйте: Большая часть работы включает написание спецификаций и рецензий, которые направляют код, а не хаотичное редактирование файлов в открытом чате.
- Агенты координируют агентов: Агент-архитектор запускает агентов-строителей в изолированные рабочие деревья git. Вы управляете архитектором; он управляет строителями. Они общаются друг с другом асинхронно.
- Управляйте всем жизненным циклом: Большинство инструментов ИИ помогают писать код быстрее (около 30% работы). Остальные 70% включают планирование, рецензирование, интеграцию, скрипты развёртывания и управление промежуточной и производственной средами. Codev позволяет ИИ запускать весь конвейер от спецификации до запроса на слияние и далее.
Результаты и затраты
Система позволила одному инженеру производить то, что обычно делает команда из 3-4 человек. Качество кода измерялось на 1,2 балла лучше по 10-балльной шкале по сравнению с использованием только Claude Code. Подход занимает больше времени и использует больше токенов, но затраты остаются разумными — примерно $1,60 за запрос на слияние.
По словам разработчика, обеспечение соблюдения протокола — это ключевое изменение: "Я обнаружил, что ИИ просто не придерживается спецификаций или планов". Координация агентов также оказалась эффективной: агент-архитектор управлял несколькими агентами-строителями, одновременно исправляя разные ошибки.
📖 Read the full source: HN AI Agents
👀 Смотрите также

Локальный терминал CRM со встроенным сервером MCP для интеграции с Claude
Разработчик создал персональную CRM, которая работает в терминале с локальным хранилищем SQLite и включает встроенный MCP-сервер, предоставляя Claude доступ к 18 инструментам для управления контактами, сделками и напоминаниями.

Сторожевая башня: Локальный прокси для мониторинга трафика Claude Code API
Watchtower — это бесплатный инструмент с открытым исходным кодом, который работает как локальный HTTP-прокси и веб-панель в реальном времени для перехвата и отображения всего API-трафика между Claude Code (или Codex CLI) и их API. Он показывает запросы, SSE-потоки, определения инструментов, системные промпты, использование токенов и лимиты запросов.

SkyClaw: Автономная среда выполнения ИИ-агентов на Rust
SkyClaw — это автономная среда выполнения ИИ-агентов, созданная на Rust, с бинарным файлом размером 7,1 МБ, которая в режиме ожидания потребляет 14 МБ оперативной памяти и запускается менее чем за секунду. Она работает на основе пяти инженерных принципов, включая автономность, надежность и беспощадную эффективность.

Fennara: Плагин Godot + MCP для AI-агентов с итеративной обратной связью
Fennara — это плагин и MCP-сервер для Godot, который предоставляет AI-агентам диагностику скриптов, проверку сцен, ошибки времени выполнения, информацию об узлах, скриншоты и результаты семантического поиска после каждого изменения, обеспечивая более плотный цикл обратной связи, чем одноразовые команды.