Agentes de IA precisam de mais do que regras: como transferir conhecimento de engenharia
O autor defende que instruções declarativas, como prompts longos, documentação gerada ou coleções de habilidades, são insuficientes para que agentes de codificação de IA produzam código que passe na revisão. Em vez disso, eles propõem um processo de seis regras em que os agentes seguem o mesmo caminho de decisão de um desenvolvedor, decompõem tarefas para referenciar soluções, usam exemplos de poucos disparos e gradualmente transformam testes verificados e decisões aceitas em habilidades reutilizáveis. A abordagem enfatiza o aprendizado iterativo e a supervisão humana, em vez da operação autônoma do agente.
O artigo no Habr descreve a evolução da assistência de codificação com IA, desde prompts detalhados até documentação e habilidades, mas o autor descobriu que isso, por si só, não produzia código pronto para revisão. O problema é que a competência não pode ser totalmente transferida de forma declarativa; grande parte dela emerge durante o trabalho. O autor propõe seis regras: o agente deve seguir o mesmo caminho de decisão que um desenvolvedor, decompor tarefas ao nível de uma solução de referência, fornecer conhecimento local do projeto, usar a referência verificada como poucos exemplos (few-shot) para o código subsequente, tornar os testes verificados uma etapa independente de aceitação, e transformar decisões aceitas em habilidades reutilizáveis. Ele distingue isso do vibe coding e dos modos autônomos como o loop de Ralph, enfatizando o humano como árbitro final. Ele dá exemplos como corrigir problemas de N+1 por meio de habilidades e usar as primeiras implementações como modelos para o código subsequente.
Fonte: Habr — хаб ИИ —
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