Типичные ошибки при работе с AI-агентами

1 нед

Список распространенных проблем при разработке с использованием AI-агентов: от избыточного контроля до неэффективного планирования и архитектурных просчетов.

Понимание этих ошибок помогает эффективнее внедрять AI-агентов в процессы разработки.

Позволяет снизить затраты на токены за счет оптимизации инструментов.
Улучшает качество кода через автоматизацию ревью и самопроверки.
Помогает выстроить более автономный процесс взаимодействия с AI.

Возможные косяки при работе с агентами: • Ставите reasoning effort выше, чем нужно • Скилы размером с диссертацию • Начинаете работу, не обсудив с агентом цель и план • Или согласовываете каждый чих по полчаса • Автопроверки пропускают слишком много косяков • Самописные тулы жрут токены впустую • Мало авто- self- ревью • Не разбираете с агентом прошлые сессии • Слишком много ревьюите руками • Мало вайбкодите прототипов (show, don’t tell) • Агент не может сам проверить свою работу • Нянчитесь с ним на каждом шаге • Запихнули всю жизнь в глобальные AGENTS.md / CLAUDE.md • В кодовой базе сложно найти нужное • Не договорились с агентом, что как называется • Архитектура позволяет писать бесполезные тесты • Мало думаете стратегически • Да и вообще мало думаете

Типичные ошибки при работе с AI-агентами

Кратко (AI)

Автор перечисляет основные ошибки при работе с AI-агентами, включая избыточный контроль, неэффективное использование токенов и отсутствие стратегического планирования. В списке также упоминаются проблемы с архитектурой кода и недостаточная автоматизация процессов самопроверки агентов.

Типичные ошибки при работе с AI-агентами

Кратко (AI)

Обсуждение