강의 미리보기

Карта репозитория для AI-агента: структура проекта и состояние без памяти между сессиями

Как дать AI-агенту карту репозитория, если у него нет памяти между сессиями: что измерять в карте, четыре принципа хорошей карты, структура файлов проекта и ACID-гарантии для состояния агента.

репозиторий как единственный источник истины карта репозитория ACID для состояния агента

이 강의에서 배울 내용

Сможете провести аудит репозитория на предмет «слепых пятен» для агента.
Настроите структуру файлов так, чтобы агент не угадывал, а читал.
Примените принципы ACID к тому, как агент фиксирует прогресс и решения.

강의 시작 부분

📖 Агент выдумывает архитектуру заново — и вот почему

Архитектурные решения живут в Confluence, Slack, Jira и в головах двух сеньоров
Для людей это работает — можно просто спросить
Агент спросить не может
Каждая новая сессия — новая догадка о структуре проекта

Часть архитектурных решений вашей команды лежит в Confluence — и половина из них уже устарела. Часть — в Slack, но там ничего не найти. Часть — в Jira, без контекста. Остальное помнят два сеньора. Для людей это как-то работает: можно подойти и спросить. Агент спросить не может. У него нет памяти между сессиями и нет доступа к чужим головам. Поэтому каждый раз, открывая проект заново, он честно придумывает структуру с нуля — и путается в том, что где лежит, хотя формально вся информация где-то существует.

Всего три источника — и больше агент ничего не знает

Системный промпт и описание задачи
Содержимое файлов репозитория
Вывод инструментов
Больше входов нет

У агента есть ровно три источника информации: системный промпт вместе с описанием задачи, содержимое файлов репозитория и вывод инструментов, которые он вызывает. Это не преувеличение и не метафора — это буквальное описание его сенсорного аппарата. Знаний, которых нет ни в одном из этих трёх мест, для агента попросту не существует. Он не может позвонить коллеге, полистать вики в браузере или вспомнить вчерашний разговор в чате — всего этого для него нет.

Принцип OpenAI: репозиторий и есть спецификация

Репозиторий — авторитетный источник по решениям
По ограничениям и текущему состоянию
По стандартам верификации
Ни Slack, ни Confluence не имеют голоса

OpenAI формулируют это предельно жёстко: репозиторий и есть спецификация. Не дополнение к спецификации, не её иллюстрация, а сам авторитетный источник по решениям, ограничениям, текущему состоянию проекта и стандартам верификации. У Slack и Confluence в этой модели попросту нет права голоса: если решение живёт только там, для агента его не существует. Это меняет отношение к тому, куда вы кладёте важные вещи — не туда, где удобнее писать, а туда, откуда агент реально читает.

전체 강의는 구독 후 이용 가능

전체 버전에는 20개의 슬라이드가 더 있습니다.

로그인하고 구독하면 영상, 모든 슬라이드, 노트, 테스트, AI 튜터, 면접을 이용할 수 있습니다.

로그인 또는 회원가입 구독하기

강의 목차

📖 Агент выдумывает архитектуру заново — и вот почему
Всего три источника — и больше агент ничего не знает
Принцип OpenAI: репозиторий и есть спецификация
🤔 Миф: если это есть в репозитории — агент это увидит
Что мерить: knowledge visibility gap
Что мерить: knowledge decay rate
❓ Стоп-проверка: сколько вопросов закроет агент
Принцип 1: знания живут рядом с кодом
Принцип 2: один стандартный вход
Принцип 3: минимально, но полно
Принцип 4: обновляется вместе с кодом
💡 Разбор: четыре принципа закрывают разрыв
Рабочая структура репозитория для агента
Верхний уровень: вход, прогресс, решения
Служебный слой: .agent/ и scripts/
Грабли: документация, которая врёт
ACID для состояния агента
Atomicity: одна единица работы — один коммит
Consistency: зелёный check после каждого шага
Isolation: два перевода с одного счёта не мешают друг другу
Durability: контекст не считается
Домашнее задание: закройте свой разрыв в знаниях
Репозиторий как контракт, а не архив