Как превратить пожелание пользователя в правило для ИИ‑агента

Автор статьи на Habr AI рассказывает о типичной проблеме разработки с помощью ИИ‑агентов: каждый раз, когда задаётся новая задача, агент генерирует рабочий код, но подходы к реализации разнятся – от структуры проекта до способов вызова сервисов. Через несколько месяцев такой «зоо‑парковый» код становится трудно поддерживаемым.

Для решения предложена идея skill‑модуля – отдельного компонента, который трансформирует пользовательское пожелание в формальное правило. Правило описывается в простом DSL (Domain‑Specific Language) и хранится в репозитории вместе с тест‑сьютом. При получении нового запроса агент сначала проверяет, есть ли уже правило, покрывающее запрос, и, если да, использует проверенный шаблон. Если правило отсутствует, агент генерирует его на основе примеров, а затем сохраняет для будущих запросов.

Ключевые шаги методики:

1. Формализация пожелания – пользователь формулирует задачу в виде короткого описания.
2. Сопоставление с существующими правилами – поиск в базе правил с помощью векторного поиска.
3. Генерация кода по правилу – агент использует шаблоны, проверенные в CI.
4. Валидация и автотесты – автоматически генерируемый набор тестов гарантирует, что новая реализация не отклоняется от стандарта.
5. Сохранение правила – правило и связанные артефакты коммитятся в репозиторий.

Автор приводит пример с микросервисом, где правило «все запросы к внешнему API должны идти через класс‑обёртку» позволило избавиться от пяти разных вариантов реализации. В результате код стал более предсказуемым, а время на ревью сократилось на 30 %.

Подробнее читайте в оригинальной статье: https://habr.com/ru/articles/1066212/