Использование ИИ для написания лучшего кода медленнее: рабочий процесс поиска ошибок

Разработчики, уставшие от AI-пушек, могут оценить альтернативу Нолана Лоусона: использование LLM для написания более качественного кода, но медленнее. Ключевая идея: бросить несколько агентов на ревью PR, чтобы найти баги, отсортированные по серьезности, а затем методично их исправить.

Как это работает

Лоусон описывает навык Claude, адаптированный из основной идеи другой статьи: чем больше разных моделей вы используете для ревью PR, тем меньше галлюцинаций или ложных багов. Навык запускает трех агентов — Claude sub-agent, Codex и Cursor Bugbot — для поиска багов в PR с классификацией критический/высокий/средний/низкий. После завершения вы проверяете их находки, отсеиваете ложные срабатывания и пишете финальный отчет.

Определите "баг" по-своему: у Лоусона это принципы KISS/DRY, доступный HTML/JSX, правильные индексы SQL и т.д. Утверждается, что частота ложных срабатываний близка к нулю, и навык всегда находит множество багов — от критических проблем безопасности до вводящих в заблуждение комментариев.

Типичный рабочий процесс

• Поручите агенту исправить все критические и высокие баги (с вашим руководством по правильному решению), затем повторяйте, пока не останется ни одного.
• Пропускайте высокие/средние баги, где усилия по исправлению (например, 100 строк для узкого крайнего случая) того не стоят.
• Отказывайтесь от PR, если в нем так много критических багов, что весь подход ошибочен.

Процесс ревью часто выявляет уже существующие баги, что приводит к побочным квестам: написание юнит-тестов и исправление тонких дефектов. Это противоположность 10x продуктивности из пушек-слопа, но улучшает общее здоровье кодовой базы и углубляет понимание сценариев отказов.

Если вы скептически относитесь к AI-кодингу, это вас не переубедит. Но если вы штампуете многострочные PR, которые едва понимаете, Лоусон приглашает вас замедлиться: спросите агента, как работает ваш PR и как он может отказать, попросите написать Markdown-документацию с Mermaid-диаграммами или используйте навык /grill-me от Мэтта Покока, пока не поймете весь PR от и до.

Обсуждения на Hacker News: HN thread (748 points, 288 comments).