حوّل خططك إلى بيانات

قضينا شهوراً في حلقة مراجعة مفرغة. كانت وكلاء LLM تخطط وتراجع الكود. كان العمل يعود باستمرار. وكل عودة كانت تكلفنا وقتاً.

قمنا بتحليل 2,400 وثيقة مراجعة. وجدنا 6 أسباب للفشل. معظمها لم تكن أخطاء برمجية. بل كانت عيوباً في الخطط. وثائق مفقودة. قواعد غير معلنة. فجوات في الإثبات.

الخطط المكتوبة بالنثر لا تقيد الكود. يفشل المراجعون في إعادة تشغيل خطة نصية. لقد غيرنا التنسيق. استخدمنا TOML. حولنا الخطط إلى بيانات.

قمنا ببناء أداة تحقق (validator) بلغة Python. تقوم بفحص الخطة قبل أن يراها البشر.

  • تكتشف الدورات (cycles).
  • تتحقق من التبعيات (dependencies).
  • تضمن وجود إثبات لكل ادعاء.
  • ترفض العناصر النائبة (placeholders).

الخطة الخاطئة أصبحت الآن عبارة عن تأكيد فاشل (failed assertion). لا يضيع المراجع البشري وقته في فحص الهيكل. بل يركز على مخاطر المجال (domain risks).

خطتنا الأولى التي تمت مراجعتها عبر DAG اجتازت الجولة الأولى. أنفق المراجعون وقتهم على المخاطر الحقيقية.

أرشيف المراجعات الخاص بك هو مجموعة بيانات. استخدمه للعثور على الأنماط. توقف عن استخدام النثر للخطط التقنية. استخدم البيانات.

Source: https://dev.to/wernerk_au/dag-toml-how-we-turned-four-months-of-code-review-pain-into-a-machine-checkable-planning-format-236j Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi