Агенты в реализации, решения и приёмка за мной
Использую AI-агентов для исследования кода, реализации задач, рефакторинга и проверок. Определяю границы изменений, принимаю технические решения и отвечаю за приёмку результата.
раздел для нанимающих и коллег
AI-агенты в разработке
С февраля 2026 использую AI-агентов в ежедневной разработке рабочего проекта. Агенты участвуют в реализации задач, а технические решения и приёмка остаются за мной.
В текущих задачах с агентами выполняю и связанные бэкенд-изменения. Фронтенд остаётся моей основной специализацией; опыт в смежных задачах постепенно наращиваю.
Это мой текущий рабочий процесс, который я развиваю и адаптирую под задачи, требования безопасности и инструменты команды.
метрика подтверждена git-историей
Медианный MR: 31 → 132 строки (март-август 2026 против предыдущих 7 месяцев). Объём изменений ×2,5 при прежнем темпе ~23 MR/мес. Агентный workflow - с февраля 2026, точные измерения - с марта.
01
Принципы
Верификация важнее генерации
Помимо тестов и статических проверок использую слепое ревью отдельными субагентами, проверку сценариев в браузере через computer use и собственную ручную приёмку. Выбираю проверки с учётом задачи и риска.
Промпт - это техзадание
Описываю задачу через желаемый результат, ограничения и критерии приёмки. Даю контекст, который нужен для решения, и уточняю границы изменений.
Ресурсы под задачу
Выбираю модель и инструмент с учётом сложности задачи, нужного контекста, стоимости и доступных ресурсов. Экспериментирую с распределением работы между агентами и продолжаю улучшать этот процесс.
Среда развивается вместе с практикой
Интегрирую инструменты, экспериментирую и сохраняю решения, которые показали себя в работе. Улучшаю среду по результатам использования.
От задачи к принятому изменению
Собираю систему
Схема процесса разработки
На каждом этапе
Сначала определяю результат
Фиксирую, что должно измениться, какие есть ограничения и как принять результат. Даю агенту нужный контекст проекта.
На выходеРезультат, границы, критерии приёмки
Агент работает в заданных границах
Использую агентов для исследования кода, реализации и рефакторинга. Технические решения и изменение границ задачи остаются за мной.
На выходеИзменения кода для проверки
Проверку выбираю по риску задачи
Тесты и статические проверки дополняю слепым ревью отдельных субагентов, сценариями в браузере через computer use и собственной ручной приёмкой.
На выходеРезультаты проверок и замечания
Принимаю изменения сам
Сопоставляю результат с задачей и ограничениями. Если проверка находит проблему, возвращаю изменения на доработку. Подтверждённые решения сохраняю для следующих задач.
На выходеПринятые изменения и уроки
Контекст не приходится собирать заново
Конвенции проектов, база знаний, поиск и скиллы помогают возвращаться к решениям и повторять проверенные процедуры. Актуальность контекста тоже требует внимания.
На выходеКонтекст и проверенные процедуры
Инструмент подбираю под задачу
Связываю кодинг-агентов, поиск, тесты и браузерные проверки. Пробую новые инструменты на практике и сохраняю те, которые помогают получить и проверить результат.
На выходеСреда, которую развиваю по мере работы
02
Инструменты
Codex CLI
реализация задач, боевые фичи, большие эпики
Claude Code
рефакторинг, миграции
Hermes Agent
личная конфигурация: многослойная память, семантический поиск, автоматизация по расписанию
Ollama
локальные и облачные модели, эмбеддинги для семантического поиска
03
Агентная среда
На Hermes Agent собираю среду под свои процессы: связываю память, поиск и автоматизацию. Проверенные решения сохраняю, новые инструменты пробую на конкретных задачах.
Как это устроено
Персистентная память
Профиль, конвенции проектов и уроки прошлых сессий загружаются в разговор и помогают сохранять контекст между сессиями.
Факт-стор с оценкой доверия
Структурированные факты связаны с сущностями и оценкой доверия. Это помогает отделять подтверждённые сведения от предположений.
Obsidian как долговременная база знаний
База знаний хранит материалы проектов и инженерные заметки. Автоматизация по расписанию помогает собирать и консолидировать знания.
Семантический поиск по базе
Локальные эмбеддинги и переиндексация по расписанию помогают находить первоисточники в базе знаний.
Поиск по истории сессий
Полнотекстовый поиск (FTS5) позволяет возвращаться к ранее обсуждавшимся решениям.
Скиллы как процедурная память
Конвенции проектов и повторяемые рабочие процедуры оформляю в скиллы. Сохраняю рецепты, которые подтвердились на практике.
Автоматизация по расписанию
Дайджесты с проверкой ссылок, обзоры релизов фронтенда и консолидация памяти выполняются по расписанию.
Экономика контекста
Самодостаточные задачи можно выделять агенту с отдельным контекстом. Объём контекста, модель и инструмент выбираю под ожидаемый результат и проверку.
Проверки автоматизации
Для дайджестов использую проверку ссылок и резервные источники, для локального поиска - проверку работоспособности по расписанию. Эти механизмы помогают замечать сбои.