AI Agents के साथ कोडिंग: हाई थ्रूपुट बनाम कोड क्वालिटी

AI agents तेज़ी से कोड करते हैं। समस्या यह नहीं है कि वे कितनी तेज़ी से लिखते हैं। समस्या कोड को साफ और सुसंगत बनाए रखने की है।

मैंने इसे Project Venom पर लागू किया। मैं यह देखना चाहता था कि क्या आप क्वालिटी खोए बिना स्पीड के लिए AI agents का उपयोग कर सकते हैं।

परिणाम: • AI agents द्वारा लिखे गए 138,011 लाइन्स का कोड • 1,587 commits • 92.2% टेस्ट कवरेज • SonarQube में 0 क्वालिटी इश्यूज़ (1,650 इश्यूज़ के साथ शुरुआत की थी)

मैंने यह कैसे किया? मैंने एक पाइपलाइन बनाई। AI कोड लिखता है, लेकिन प्रक्रिया यह तय करती है कि कोड रहेगा या नहीं।

वर्कफ़्लो इन चरणों का पालन करता है:

  1. इंसान लक्ष्य और स्कोप (scope) को परिभाषित करता है।
  2. AI agent बदलाव की योजना बनाता है और उसे लागू करता है।
  3. लोकल pre-commit चेक स्टैटिक वैलिडेशन और टेस्ट चलाते हैं।
  4. GitHub Actions CI (linting, contract checks, और architecture guards) चलाता है।
  5. SonarQube तकनीकी ऋण (technical debt) और जटिलता (complexity) की जाँच करता है।
  6. AI agents और एक इंसान Pull Request की समीक्षा करते हैं।
  7. Merge.

इस प्रक्रिया के तीन चरण हैं।

चरण 1: स्पीड। AI agents कोड और यूनिट टेस्ट जनरेट करते हैं। इससे प्रोजेक्ट तेज़ी से विस्तार पाता है।

चरण 2: कंट्रोल। मैंने SonarQube जोड़ा। इसने 1,650 इश्यूज़ ढूँढे। फिर मैंने लोकल pre-commit गेट्स बनाए। AI agents तब तक कोई टास्क पूरा नहीं कर सकते थे जब तक वे इन गेट्स को पार न कर लें।

चरण 3: स्टेबिलिटी। पाइपलाइन दैनिक कार्य का हिस्सा बन गई। क्वालिटी कोई अंतिम जाँच नहीं थी। यह एक निरंतर आवश्यकता थी।

आपकी टीम के लिए मुख्य सीख: यह पूछना बंद करें कि कौन सा AI agent सबसे अच्छा है। सबसे अच्छा agent हर हफ्ते बदल जाता है।

इसके बजाय यह पूछें: हम ऐसी प्रक्रिया कैसे बनाएं जो सुरक्षित रूप से AI कोड को स्वीकार कर सके?

आपको टूल्स के एक न्यूनतम सेट की आवश्यकता है:

  • GitHub repository और Pull Requests
  • Pre-commit hooks
  • Unit tests
  • GitHub Actions
  • SonarQube या SonarCloud
  • अपने agents के लिए स्पष्ट निर्देश
  • इंसान और AI द्वारा समीक्षा (reviews)

बिना पाइपलाइन के AI कोडिंग सिर्फ एक प्रयोग है। पाइपलाइन के साथ AI कोडिंग एक प्रोफेशनल प्रक्रिया है।

एजेंट कोड लिखता है। पाइपलाइन प्रोजेक्ट की रक्षा करती है।

आप AI agents के साथ कैसे काम करते हैं? क्या आप उन्हें केवल साधारण सहायकों के रूप में उपयोग करते हैं, या आपकी प्रक्रिया में उनके अपने गेट्स और निर्देश हैं?

स्रोत: https://dev.to/maciej_p_3d3c100f085a/coding-with-ai-agents-between-high-throughput-and-code-quality-136g

वैकल्पिक लर्निंग कम्युनिटी: https://t.me/GyaanSetuAi