Превратите свои планы в данные

Мы месяцами находились в цикле ревью. LLM-агенты планировали и проверяли код. Работа постоянно возвращалась на доработку. Каждый такой возврат стоил времени.

Мы проанализировали 2400 документов ревью. Мы нашли 6 причин неудач. Большинство из них не были багами в коде. Это были дефекты планирования. Отсутствие документации. Непрописанные правила. Пробелы в доказательствах.

Текстовые планы не накладывают ограничений на код. Рецензенты не могут заново прогнать текстовый план. Мы изменили формат. Мы использовали TOML. Мы превратили планы в данные.

Мы создали валидатор на Python. Он проверяет план до того, как его увидит человек.

  • Он находит циклы.
  • Он проверяет зависимости.
  • Он гарантирует, что каждое утверждение подкреплено доказательством.
  • Он отклоняет плейсхолдеры.

Неверный план теперь — это упавшая проверка (assertion). Человек-рецензент не тратит время на структуру. Они фокусируются на рисках предметной области.

Наш первый план, проверенный через DAG, прошел с первого раза. Рецензенты потратили свой ресурс на реальные риски.

Ваш архив ревью — это набор данных. Используйте его для поиска паттернов. Перестаньте использовать прозу для технических планов. Используйте данные.

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