AI Wiki

Підходи до розробки з AI

Методології роботи з AI-агентами: Plan and Act, TDD, SDD, Spec as Source, SGR

підходиPlan and ActTDDSDDSGRSpec as Source

📎ОФІЦІЙНА ДОКУМЕНТАЦІЯ

Підходи до розробки з AI

Огляд ключових методологій, що допомагають ефективно працювати з AI-агентами.

Plan and Act

Агенти часто помиляються та "губляться", коли намагаються одночасно продумувати логіку та писати код для комплексних багатокрокових задач. Тому процес розробки розділяється на дві фази.

Plan Mode

  • AI-агент переводиться у режим "тільки для читання"
  • Досліджує кодову базу, аналізує контекст, виявляє можливі граничні випадки
  • Відсутність можливості вносити зміни захищає код від імпульсивних, помилкових рішень AI

Act / Build / Code Mode

  • Зберігаючи весь контекст та домовленості з фази планування, AI застосовує свої інструменти строго за затвердженою стратегією
💡Порада

1 хвилина на планування та написання технічної специфікації економить 10 хвилин на зневадження.

Масштаб задачіРекомендований підхід
Дрібні правкиТільки Act Mode
Середні задачіЦикл Plan -> Act
Великі архітектурні зміниГлибоке планування

Test-Driven Development (TDD)

У поєднанні з AI-агентами створює потужний цикл зворотного зв'язку. TDD забезпечує структуру та дисципліну, а агенти -- швидкість.

Переваги

  • Точні промпти: Тест виступає промптом, що фокусує AI на конкретній поведінці
  • Запобігання "підгонці" тестів: Тести пишуться до імплементації
  • Захист від регресій: Кожна зміна перевіряється автоматично

Проблеми

  • AI-агенти за замовчуванням не люблять працювати короткими ітераціями Red-Green-Refactoring
  • Звичайні текстові промпти з проханням "використовувати TDD" часто ігноруються
  • Агенти ще недостатньо добре вміють писати тести до логіки

Стратегії реалізації

  • Ізоляція контексту
  • Ручне ревью тестів
  • Автоматизований контроль (hooks або TDD guard)
  • Спеціалізовані workflows

Spec Driven Development (SDD)

SDD -- підхід, де специфікації (а не код) стають головним джерелом істини.

Рівні

РівеньОпис
Spec-firstСпецифікація пишеться для спрямування початкової AI-розробки
Spec-anchoredСпецифікація підтримується разом із кодом

Workflow SDD

  1. Specify: Опис ЩО потрібно побудувати
  2. Plan: Опис ЯК будувати: стек, архітектура
  3. Tasks: AI розбиває план на дрібні кроки
  4. Implement: Агент пише код за кожною задачею

Spec as Source

У цій парадигмі специфікація є єдиним артефактом, з яким безпосередньо працює людина, а роль класичного написання коду повністю делегується AI.

Принципи

  • Заборона на ручне редагування коду -- код повністю генерується зі специфікації
  • Усунення розсинхронізації -- специфікація завжди відповідає коду
  • Еволюція Model-Driven Development -- наступний крок у розвитку MDD

SGR (Schema-Guided Reasoning)

SGR -- підхід, що поєднує Structured Output та Chain-of-Thought.

Принцип

ПідхідПеревагиНедоліки
Chain-of-ThoughtРозумна відповідьВажко парсити
Structured OutputЛегко парситиAI часто помиляється
SGRСтрога схема + міркуванняПотребує проєктування схеми

Приклад схеми відповіді агента

  1. analyzed_context -- коротка вибірка ключових фактів
  2. applicable_rules -- перелік застосовних бізнес-правил
  3. reasoning -- логічне зіставлення фактів та правил
  4. tool_to_use -- вибір інструменту
  5. tool_parameters -- дані для обраного інструменту
ℹ️Інформація

SGR спирається на Constrained Decoding. Порядок полів має вирішальне значення -- модель генерує їх послідовно, тому міркування повинні передувати фінальній відповіді.