Los agentes de IA necesitan más que reglas: cómo transferir la experiencia en ingeniería
El autor sostiene que las instrucciones declarativas, como los prompts largos, la documentación generada o las colecciones de habilidades, son insuficientes para que los agentes de codificación de IA produzcan código que pase la revisión. Propone, en cambio, un proceso de seis reglas en el que los agentes sigan el mismo camino de decisión que un desarrollador, descompongan tareas para consultar soluciones de referencia, utilicen ejemplos de pocas muestras y conviertan gradualmente pruebas verificadas y decisiones aceptadas en habilidades reutilizables. El enfoque enfatiza el aprendizaje iterativo y la supervisión humana en lugar de la operación autónoma del agente.
El artículo en Habr describe la evolución de la asistencia de codificación con IA, desde prompts detallados hasta documentación y habilidades, pero el autor encontró que estas por sí solas no producían código listo para revisión. El problema es que la competencia no puede transferirse completamente de manera declarativa; gran parte de ella surge durante el trabajo. El autor propone seis reglas: el agente debe seguir el mismo camino de decisión que un desarrollador, descomponer las tareas al nivel de una solución de referencia, proporcionar conocimiento local del proyecto, utilizar la referencia verificada como 'few-shot' para el código subsiguiente, hacer que las pruebas verificadas sean una etapa de aceptación independiente y convertir las decisiones aceptadas en habilidades reutilizables. Distingue esto del 'vibe coding' y de los modos autónomos como el bucle de Ralph, enfatizando al humano como árbitro final. Da ejemplos como arreglar problemas de N+1 a través de habilidades y usar las primeras implementaciones como plantillas para el código posterior.
Fuente: Habr — хаб ИИ —
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