SmartDigest Tworzone przez AI, żeby nadążyć za AI
Zapisz się

Zapisz się do newslettera

Co tydzień najważniejsze newsy AI prosto na Twój e-mail. Wybierz tematy, które Cię interesują.

Poradnik / Praktyka

Najtrudniejsze w pracy z agentem jest wiedzieć, kiedy kazać mu przestać

Menedżer produktu Zephyr w Espressif opisuje, jak po raz drugi zbudował to samo firmware z pomocą agenta, tym razem w C zamiast Rust, i wyciąga z tego jeden wniosek: skoro model pisze kod szybciej, niż człowiek nadąża go ocenić, praca nie znika, tylko przenosi się z pisania na ocenianie. Jego receptą jest rytm plan, wykonanie, commit, test, z commitem przed testowaniem, żeby zawsze był punkt powrotu. Reszta reguł pilnuje granic: kodu z upstreamu agent nie rusza bez pozwolenia, a dziennik prób chroni przed zapętlaniem nieudanych poprawek.

Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł.  ·  Jak to działa

Poradnik / Praktyka  ·  5 min  · 

Najtrudniejsze w pracy z agentem jest wiedzieć, kiedy kazać mu przestać
Ilustrację przygotowała AI.

Kiedy provisioning na płytce zaczyna się sypać, czyli urządzenie nie chce się poprawnie skonfigurować przy starcie, kuszącym ruchem jest puścić agenta, żeby generował kolejne poprawki, aż coś wreszcie się skompiluje. Menedżer produktu Zephyr w Espressif twierdzi, że to dokładnie ten moment, w którym trzeba agenta zatrzymać. Wygrywającym ruchem było u niego coś innego: "wklej log, powiedz, czego oczekujesz, i zapytaj, w której gałęzi kodu jest błąd". Nie "generuj więcej kodu, aż się skompiluje".

To zdanie streszcza całą obserwację z jego najnowszego wpisu na blogu Espressif. Drugi raz przeszedł tę samą drogę: znów zbudował firmware do ESP DualKey, niewielkiego zestawu deweloperskiego od M5Stack, który ma się łączyć przez Bluetooth i Wi-Fi z aplikacją do konfiguracji urządzenia. Za pierwszym razem robił to w języku Rust, teraz w C na systemie Zephyr. Tłumaczy jednak wprost, że produkt go nie interesuje, bo zrobił go już raz. Interesuje go proces, i to on jest tematem całego wpisu: to, jak pracuje się z agentem, kiedy ten potrafi pisać kod szybciej, niż człowiek nadąża go przemyśleć.

Szybki kod, wolna magia

Czytaj dalej za darmo

Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.

Powiązane

Tanio napisać, drogo utrzymać: nowy rachunek kosztów w pracy z agentami Analiza / Opinia

Tanio napisać, drogo utrzymać: nowy rachunek kosztów w pracy z agentami

4 min

Dalia Abuadas, inżynierka z zespołu Copilota w GitHubie, przekonuje w eseju, że najdroższym krokiem przy drobnej prośbie o funkcję nie jest już napisanie kodu, tylko spotkanie o tym, czy go w ogóle pisać. Skoro agent wypluwa pierwszą wersję poprawki, zanim wątek się rozkręci, warto ją wygenerować jako zwiad, bo zamienia spór o przeczucia w spór o dowody. Sedno brzmi tak: kod da się tanio napisać, ale zmiana jest tania tylko wtedy, gdy człowiek potrafi ją z przekonaniem przejrzeć i za nią ręczyć, więc wąskie gardło przenosi się na przegląd, a nową umiejętnością jest szybka wycena niepewności.

Stare praktyki, wyższa stawka: czego LY Corporation nauczyło się, puszczając agenty na kod Poradnik / Praktyka

Stare praktyki, wyższa stawka: czego LY Corporation nauczyło się, puszczając agenty na kod

5 min

Inżynierowie z LY Corporation, twórcy Flava API Gateway, opisali, że agenty kodujące nie psują starych zasad dobrego programowania, tylko je obnażają: to, co człowiek nadrabiał uwagą, agentowi trzeba podać wprost, jako automatyczne kontrole. Ich trzy filary to spisanie specyfikacji przed kodem, szybka weryfikacja przez testy i lintery (2754 testów w jakieś 15 sekund dzięki izolacji schematów) oraz powtarzalne środowisko na Devenv i Nix. Dyscyplina, którą dawniej można było po cichu wyciąć pod presją terminu, przy agencie przestaje być opcją.

Trzeci raz odrzucasz tę samą uwagę i agent przestaje ją powtarzać Poradnik / Praktyka

Trzeci raz odrzucasz tę samą uwagę i agent przestaje ją powtarzać

3 min

Jerin Mathew Vinu zbudował agenta do code review, który zapamiętuje, które uwagi zespół akceptuje, a które odrzuca — po trzech kliknięciach Reject komentarz znika z czwartego PR-a. Pamięć trzyma Hindsight, recenzje generuje qwen3-32b przez Groq, a całość spina FastAPI. Kluczowa obserwacja: decyzje lądują w bazie jako jedno zdanie po angielsku, bo i tak wracają prosto do promptu — format zapisu warto dopasować do formatu odczytu. To weekendowy projekt bez pomiarów, ale wzorzec jest na tyle prosty, że można go sprawdzić u siebie.