Метод AI-кодирования с коротким поводком: побеждаем Fable, сохраняя контроль

Грег Слепак, мейнтейнер критического по безопасности ПО, обобщает более года исследований ИИ-агентов кодирования в метод «короткого поводка». Он разработан для опытных разработчиков, которые хотят использовать ИИ для повышения продуктивности без потери качества — и, как утверждается, превосходит результаты Fable 5 даже без использования передовых моделей.

Основная проблема, которую выделяет Слепак: ИИ-агенты регулярно «сходят с рельсов», выдают уродливый/неэффективный код или требуют оркестрационных систем в стиле «ютуберов», которые исключают разработчика из цикла. Его метод позволяет вам сохранять контроль на каждом шаге.

Правила короткого поводка

• Спланируйте задачу, при необходимости разбивая большие задачи на шаги с помощью tasks skill.
• Никогда не используйте режим «YOLO» (он же «опасное пропускание разрешений»).
• ИИ работает только пока вы смотрите — никакого «виб-кодинга», пока вы играете в видеоигры.
• Используйте агента кодирования, который показывает diff в запросе разрешений перед внесением изменений.
• Анализируйте каждый предложенный diff — отклоняйте разрешения, если ИИ собирается сделать что-то нежелательное.
• Оставайтесь в цикле, чтобы поддерживать актуальное понимание кодовой базы.
• Часто вмешивайтесь, чтобы предотвратить сход ИИ с рельсов.
• Коммитьте после каждой подзадачи, чтобы защититься от удаления ИИ предыдущей работы (Слепак видел, как Opus это делал).

ИИ-ревью

Слепак рекомендует относиться к ИИ как к линтеру для PR-ревью. ИИ ловит типичные ошибки, человек — высокоуровневые проблемы. Вместе они превосходят каждого по отдельности. ИИ нужен достаточный контекст (issue, описание PR).

Он также отмечает, что создал собственные инструменты ИИ-ревью, работающие не хуже мультимиллиардных систем, и поддерживает форк агента Crush.