ИИ-агентам по-прежнему нужен контроль на высоком уровне. При этом ручная проверка кода уже становится узким местом, а сами модели стали достаточно сильными, чтобы жёсткие детерминированные системы проверки начали ограничивать их возможности. Возникает вопрос, как тогда контролировать результат их работы? Для этого, Боб Мартин, известный как автор "Чистого кода", создал специальный инструмент анализа системы, связанный с агентом. Он показывает структуру проекта в виде диаграммы, похожей на UML, и подсвечивает её метриками CRAP и мутационного тестирования. Диаграмма интерактивная. Можно выбрать любой элемент и постепенно провалиться от общей архитектуры вплоть до конкретного участка кода. Если пользователь видит проблемную часть системы, он может сразу поручить связанному агенту внести изменения. Это может быть как перестройка архитектуры, так и локальный рефакторинг. Агент вносит правки, после чего обновлённая структура снова появляется на диаграмме. Инструмент он сделал под себя, но его можно использовать как шаблон и поручить агенту собрать собственную версию под конкретный проект. Пока это рабочий прототип, поэтому в ближайшие недели он наверняка сильно изменится. Но к тому моменту вы, скорее всего, уже будете переделывать его под себя. А улучшения всегда можно забирать обратно из исходника или из форков других разработчиков и интегрировать в свою. http://github.com/unclebob/uml-viewer
From the original source:
Telegram — Вайб-кодинг
Read full article at Telegram — Вайб-кодингThis material was compiled from public sources. If its publication affects your rights → Request removal
AI agents still require high levels of control. At the same time, manual code checking is already becoming a bottleneck, and...
AI agents still require high levels of control. At the same time, manual code review is already becoming a bottleneck, and the models themselves have become strong enough that rigid deterministic verification systems have begun to limit their capabilities. The question arises, how then...
AI Summary & Key Takeaways
- AI agents still require high levels of control
- At the same time, manual code review is already becoming a bottleneck, and the models themselves have become strong enough that rigid deterministic verification systems have begun to limit their capabilities
- The question arises, how then...
AI agents still require high levels of control. At the same time, manual code checking is already becoming a bottleneck, and...
Related stories
Co-founder of Replika launched Wabi - an AI messenger that creates applications itself
🤖 The co-founder of Replika launched Wabi - an AI messenger that creates applications itself. Evgenia Kuida opened access to Wabi - a personal AI agent that combines a messenger and a mini-application generator. Instead of the usual chats, here you can create separate threads for different...
Hugging Face CEO warns that Netflix’s OpenAI hack documentary isn’t accurate
Before you share the Netflix documentary "AI Gone Rogue" take note. Clem Delangue, Hugging Face's co-founder who is featured in the film, says it went "full doomer mode" and isn't accurate.
SpaceX's AI business exceeds investor expectations
SpaceX Reports AI Profit Growth, Beating Expectations.
Google’s more personalized Gemini AI is heading to your car
Google is bringing Personal Intelligence to Gemini AI in your car. With this update, Gemini in Android Auto and cars with Google built-in can tap into your information across Google apps, including Gmail, Calendar, Maps, Photos, YouTube, and Search. As an example, Google says…

