Ingénierie Agentique
Utilisez cette compétence pour les workflows d'ingénierie où les agents IA effectuent la plupart des travaux d'implémentation et les humains assurent le contrôle qualité et la gestion des risques.
Principes de fonctionnement
- Définir les critères de complétion avant l'exécution.
- Décomposer le travail en unités de la taille d'un agent.
- Router les niveaux de modèle par complexité de la tâche.
- Mesurer avec des évaluations et des contrôles de régression.
Boucle d'évaluation en premier
- Définir l'évaluation de la capacité et l'évaluation de la régression.
- Exécuter la référence et capturer les signatures d'échec.
- Exécuter l'implémentation.
- Ré-exécuter les évaluations et comparer les écarts.
Décomposition des tâches
Appliquer la règle de l'unité de 15 minutes :
- chaque unité doit être vérifiable indépendamment
- chaque unité doit avoir un seul risque dominant
- chaque unité doit exposer une condition d'achèvement claire
Routage des modèles
- Haiku : classification, transformations de code standard, modifications ciblées
- Sonnet : implémentation et refactoring
- Opus : architecture, analyse de causes profondes, invariants multi-fichiers
Stratégie de session
- Continuer la session pour les unités étroitement couplées.
- Démarrer une nouvelle session après des transitions de phase majeures.
- Compacter après l'achèvement d'une étape, pas pendant le débogage actif.
Priorités de revue pour le code généré par IA
Prioriser :
- les invariants et les cas limites
- les barrières d'erreur
- les hypothèses de sécurité et d'authentification
- le couplage caché et le risque de déploiement
Ne pas gaspiller les cycles de revue sur des désaccords de style uniquement lorsque le formatage automatique / lint appliquent déjà le style.
Discipline des coûts
Suivre par tâche :
- modèle
- estimation de tokens
- tentatives
- temps écoulé
- succès/échec
Élever le niveau du modèle uniquement lorsque le niveau inférieur échoue avec un écart de raisonnement clair.