Как многоступенчатое ресёрч-ревью спеки с несколькими AI-моделями находит скрытые пробелы

Важность исследования контекста Тема заезженная, но я сейчас кодю с Opus 5 и, конечно, провожу новую фичу через research стадию и интервью. Собственно, хоть фича и совсем небольшая, даже после того, когда кажется, что все готово, я все равно прошу опуса доисследовать контекст и проработать корнер кейсы и он действительно находит что-то новое и мы учитываем дополнительные инварианты, т. е. не зря просили доисследовать. Вообще, может показаться, что с появлением новых сильных моделей и харнессов проблема исследования контекста (research фазы) решена. Тем более, я даже явно попросил агента о дополнительном исследовании. Но что в действительности? Вы помните, что у меня Grok Heavy подписка с практически бесконечными лимитами, поэтому я смело попросил опуса запустить 5 сфокусированных грок агентов поисследовать глубже все ли мы с ним учли в спеке. Результат: гроки нашли 9 релевантных пробелов, которые мы не учли в спеке. Ну, всё, куда уж дальше-то копать? Ан нет, грок-то бесконечный у нас, давайте еще один проход 5-ти субагентов запустим. Результат: еще +4 находки. Ну, теперь-то уж точно всё, сколько можно? в 2025-й что ли вернулись? Почти. Мы тут недавно CodeAlive агента перевели на GPT 5.6 Luna (кстати, невероятно цепкая и крутая в исследовании и в code review модель), хороший повод проверить новый режим глубокого анализа нашего агента (он специально запромптчен, чтобы предельно глубоко копать)... Отправил. 2 минуты поисков и вуаля, еще +6 находок и пробелов в спеке, которые Опус потом подтвердила и исправила. Ну, и финально фейблом тоже прошлись, которая дала еще 3 полезных замечания по спеке и несколько мелочей. И только теперь спека готова к реализации. Почему так сложно? Две главные причины: 1. Да, фича хоть и небольшая, но нетривиальная и идет в некоторый конфликт с существующей механикой. 2. Кодовая база уже довольная большая и непростая - за 2+ года набралось более полу миллиона строк кода в сумме, это тоже усложняет задачу агенту. Количество ручной работы при этом можно сократить, завернув всю церемонию в скилл (вы тогда на вопросы будете отвечать где-то ближе к началу и в конце, т. к. каждый новый ваш ответ может поменять траекторию и потребовать доп. проверку контекста). В целом, чем более легаси проект, тем актуальнее будут все эти долгие и упорные перепроверки и тем сложнее будет стадия планирования. Особенно если вы, как и я, хотите за one-shot получить около prod-ready результат. Теперь когда вы услышите, что агенты не работают в enterprise, вы знаете каким постом ответить. Кстати, почему не Haiku 4.5? Хайку очень слабая модель на фоне Грока и Luna, она просто видит сильно меньше и уже подводила меня, поэтому теперь не советую ее (в крайнем случае Sonnet 4.6 хотя бы если у вас только клод подписка). Расскажите как у вас теперь выглядит стадия планирования? Вот теперь думаю раз CodeAlive так здорово спеки умеет ревьюить и граундить, может, есть смысл упаковать это в отдельный MCP/skill метод и отдать агентам в пользование? Актуально это? @ai_driven