Agent Enforcer 2: Концепт локального CI
Agent Enforcer 2 — это концепция для реализации локального CI в ваших проектах. Он документирует проверенные в бою паттерны для оркестрации проверок качества кода, управления кэшированием, обнаружения зависаний и создания структурированных отчётов.
Прошлым летом я пытался опубликовать свой подход к построению более автоматизированной разработки, чем простая копипаста ошибок в LLM
Когда появляются ошибки,
я просто копипащу их в чат с ИИ
Я решил сделать систему "более ЛЛМной" чем её использую я, добавив возможность вызывать инструмент по MCP; но актуальная на тот момент Gemini 2.5 Pro. Я также хотел сделать универсальную штуку для разных языков, но, к счастью, у меня тогда не хватило на это времени. И я всё ещё создаю под каждый проект свою собственную локальную CI, хоть и основываю её на наработках CI последних проектов.
Если ты начинаешь анализировать результат работы ИИ, то ты уже не вайбкодер.
Я решил упростить себе задачу и описать концепцию, которой я следую. Ведь если мы говорим про разработку через ИИ, то они очень быстро генерируют код и могут генерировать его под целевой проект - нам лишь надо предоставить правила.
AE2 это то, как я подхожу к концепции создания локальной CI в своих проектах сейчас. Мне даже было бы интересно провести сравнительный тест, могут ли с помощью AE2 LLM набирать лучшие результаты в том же SWE-Bench Pro, но нету ресурсов чтобы провести комплексный тест ¯\_(ツ)_/¯