Воссоздание системы генератор-оценщик Anthropic с помощью Kiro CLI: создание сайта за 12 итераций

Разработчик воспроизвел дизайн обвязки Generator-Evaluator от Anthropic для долгоиграющих приложений, вдохновленный GAN. Архитектура: Planner (запускается один раз), затем цикл Generator ↔ Evaluator на 12 итераций. Каждый агент — отдельный CLI-процесс без общего контекста, общающийся только через файлы (spec.md, eval-report.md). Evaluator использует Playwright для просмотра живого сайта, а не просто чтения кода.

Ключевые детали архитектуры

• Чистый лист при каждом запуске: Каждый агент стартует с нуля, читает только свои входные файлы. Предотвращает "контекстную тревогу".
• Playwright MCP для тестирования: Навигация, клики, изменение размеров окна. Выявляет визуальные баги, которые никогда не нашёл бы код-ревью.
• Навык фронтенд-дизайна Anthropic: Явно штрафует типичные AI-шаблоны (шрифт Inter, фиолетовые градиенты, карточные макеты). Поощряет творческий риск.
• Непрерывная итерация, а не повтор при ошибке: Все 12 раундов выполняются независимо. Каждый улучшает результат.

Результаты и статистика

Итерация 1: функционально, но безлико. Итерация 4: генератор переключился на "Terminal Noir" — IBM Plex Mono, янтарный на чёрном, текстура зерна, линии развертки. Итерации 5–12: полировка, доступность, адаптивность, поддержка уменьшения движения.

• Общее время: 3 ч 20 мин
• Итерации: 12 (генератор + оценщик каждый)
• Кода написано вручную: 0 строк (несколько визуальных проблем исправлено после)
• Технологии: Next.js, Tailwind, Framer Motion, TypeScript

Результат вживую

https://mnemo-mcp.github.io/Mnemo/

Главный вывод

Модель — это двигатель. Обвязка — ограничения, обратная связь и состязательная структура — определяет, получите ли вы AI-мусор или нечто действительно уникальное.