Поток разработки через TDD с использованием AI-агентов для веб-проектов

Рабочий процесс разработки с ИИ-агентами

Разработчик описывает свой подход к созданию веб-сайтов с использованием ИИ-агентов для программирования и методологии разработки через тестирование. Он использует как Claude Code для рабочих проектов, так и локальные модели для частных проектов, в частности Qwen Code поверх Qwen3.5-27B, работающей на llama.cpp с 2 видеокартами RTX 3090.

Начальная настройка проекта

В начале проекта реализуются базовые модули:

• Базовая схема базы данных
• Базовый API аутентификации
• Маршрутизация пользовательского интерфейса
• Базовая структура пользовательского интерфейса
• Базовый API (для администраторов и пользователей)
• Базовые API/E2E тесты (написанные вручную или ИИ)
• Контекстные файлы для ИИ-агентов программирования (AGENTS.md, CLAUDE.md)

Итерационный процесс разработки

После настройки начинается итерационный процесс:

1. Написание подробных спецификаций API/E2E тестов в markdown для функции
2. Генерация API/E2E тестов из описаний тестов в markdown
3. Запуск сессии ИИ-агента с возможностью выполнения тестов
4. Запрос к агенту на реализацию функциональности до прохождения тестов

Возможности моделей и компромиссы

Разработчик отмечает, что более мощные модели, такие как Claude, позволяют полностью пропускать markdown-файлы для простых сайтов, тогда как у Qwen3.5-27B другие пороги. Менее способные модели требуют более конкретных инструкций для смягчения режимов сбоев, включая блокировку логики путём указания не трогать определённые файлы или использования только конкретных обёрток.

Он предполагает, что разработчикам не стоит зацикливаться на паттернах и качестве кода, если код покрыт тестами и работает, сравнивая ИИ-агентов с управлением 10-100 младшими/средними разработчиками по цене подписки на ИИ.

Специфика локальных моделей

Для локальных моделей, работающих на 2xRTX3090, он использует Qwen3.5-27B-GGUF-Q8_0 с parallel = 1 и полным контекстом, считая это важным для агентских сессий, чтобы они не сжимались автоматически раньше времени. Он отмечает, что менее умные модели вынуждают чётче формулировать E2E тесты и желаемую реализацию, тогда как Claude автоматически заполняет дизайнерские решения, но может привести к потере контроля.

Реализация цикла TDD в программировании

Разработчик предоставляет черновик своего цикла TDD в программировании:

outer loop begins: run all pytest tests using command `pytest tests/ -x` and will exit there aren't any failures; the default loglevel will be warning, so not much output there
if everything passes; exit the outer loop; if something failed, extracts failed test name
runs the failed test name with full logs, like `pytest tests/../test_first_failing_test.py --log-level DEBUG` and collects the output of the tests into the file
extracts lines near the 'error'/'fail' strings with `egrep -i -C 10 '(error|fail)' <fail

Этот подход представляет собой практическую реализацию TDD с ИИ-агентами, балансируя автоматизацию с необходимым контролем для сохранения управления кодом.