Agentic Engineering (Ingénierie Agentique)
Utilisez cette compétence pour les flux de travail d'ingénierie où les agents IA réalisent la majeure partie du travail d'implémentation et où les humains assurent le contrôle qualité et la gestion des risques.
Principes de fonctionnement
- Définir les critères d'achèvement avant l'exécution.
- Décomposer le travail en unités adaptées aux agents.
- Router les niveaux de modèle selon la complexité de la tâche.
- Mesurer à l'aide d'évaluations et de contrôles de régression.
Boucle Éval en premier
- Définir l'évaluation de capacité et l'évaluation de régression.
- Exécuter la référence et capturer les signatures d'échec.
- Exécuter l'implémentation.
- Relancer 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 étroites
- Sonnet : implémentation et refactoring
- Opus : architecture, analyse des causes profondes, invariants multi-fichiers
Stratégie de session
- Continuer la session pour les unités étroitement couplées.
- Démarrer une nouvelle session après les transitions majeures de phase.
- Compacter après l'achèvement d'un jalon, pas pendant le débogage actif.
Focus de révision pour le code généré par IA
Prioriser :
- les invariants et cas limites
- les limites d'erreur
- les hypothèses de sécurité et d'authentification
- le couplage caché et le risque de déploiement
Ne pas gaspiller les cycles de révision sur des désaccords de style uniquement lorsque le formatage automatique et le linting appliquent déjà le style.
Discipline des coûts
Suivre par tâche :
- modèle
- estimation de tokens
- tentatives
- temps réel écoulé
- succès/échec
Escalader le niveau de modèle uniquement lorsque le niveau inférieur échoue avec un écart de raisonnement clair.