LLM-skitsofrenia: Vibe-koodarin keittokirja

Kirjoittaja, yli 20 vuoden kokemuksen omaava ohjelmoija, kuvailee menetelmän, jolla tekoälyagentit kirjoittavat suuria tuotantoprojekteja. Hän väittää, että suuret tehtävät epäonnistuvat, koska yksi sessio yrittää olla kaikkea kerralla, eikä siksi, että malli olisi huono. Ratkaisu on luoda alagentteja—markdown-tiedostoja, jotka määrittelevät roolin, mallin ja sallitut työkalut—jotka toimivat siisteissä konteksteissa ja kuolevat suoritettuaan tehtävänsä. Kirjoittajan 'ryhmään' kuuluu arkkitehti, kehittäjä, arvioija (vain luku -oikeudet), testaaja, joka varmistaa testien 'tappavuuden' rikkomalla koodia, tietoturva-asiantuntija ja tietokanta-asiantuntija. Keskeinen oivallus on käyttää halvempaa mallia suoritukseen ja kalliimpaa arviointiin, koska arvioijan virhe jää helposti huomaamatta. Prosessi on kirjattu 'taitoihin'—tiedostoihin, joissa on kuvaus, runko ja yksityiskohdat—jotka kasvavat tapahtumista, kuten säännöstä tarkistaa tosiasiat, ei raportit. Suunnittelu on välttämätöntä: ihminen arvioi suunnitelman, jotta kalliit virheet havaitaan ajoissa, ja arkkitehdin on päivitettävä suunnitelmat ennen suurta työtä. Kirjoittaja korostaa, että tila on tallennettava tiedostoihin, koska agenteilla ei ole muistia istuntojen välillä. Projektisäännöt (CLAUDE.md) ja yksi tarkistusskripti rehellisellä poistumiskoodilla toimivat liimana; säännöt ovat päivättyjä ennakkotapauksia, eikä tarkistuksia voi ohittaa. Aloita pyytämällä mallia luomaan arvioija-agentti, muuta toistuvat ohjeet taidoksi ja anna ryhmän kasvaa orgaanisesti. Kustannukset: huomattavasti enemmän tokeneita, ihmisen aika siirtyy raporttien arviointiin ja riitojen ratkaisuun, ja sääntöjä rikotaan—mutta se on normaalia. Menetelmä kannattaa vain tehtävissä, jotka eivät mahdu yhteen kontekstiin.