Bob Martin publikuje zasady dla agentów AI piszących kod
Bob Martin publikuje zasady dla agentów AI piszących kod
Bob Martin, autor książki Clean Code, opublikował repozytorium GitHub ub-mode ze zbiorem zasad dla agentów AI, którzy tworzą i modyfikują kod.
Bob Martin, autor książki Clean Code, opublikował zbiór zasad, którymi kierują się jego własne agenty AI podczas pisania kodu.
Główne punkty:
- Sprawdzenie, które tylko ukrywa błąd bez usuwania jego przyczyny, nie może być uznane za naprawę.
- Jeśli test nadal przechodzi, mimo że wszystkie funkcje nic nie zwracają, taki test należy odrzucić.
- Zmiany w kodzie powinny być minimalne, ale wystarczające, aby rozwiązać zadanie.
- Przed zmianą kodu należy napisać test, który wykrywa istniejący błąd.
Instalacja tego skilla może zapobiegać ukrywaniu błędów przez agenty AI i unikać sytuacji, w których pomyślne testy tworzą fałszywe wrażenie działającego kodu.
Prompt do instalacji:
Zainstaluj skill ub-mode z repozytorium GitHub unclebob/ub-mode do mojego folderu skills i użyj komendy /ub-mode przy następnej zmianie kodu. Jeśli crapper, dryer lub mutator nie są zainstalowane, pomiń odpowiednie kroki.
Dlaczego to ważne
AnalizaZasady adresują częsty problem programowania wspieranego przez AI: testy, które przechodzą z niewłaściwych powodów i sprawiają, że uszkodzony kod wygląda na sprawny.
Dyskutuj w społeczności
Dziel się swoimi pytaniami i spostrzeżeniami z programistami
Powiązane w ekosystemie
Praktyczne poradniki, kluczowa terminologia i skille agentów
Bob Martin publikuje zasady kodowania dla agentów AI
Skill ub-mode Roberta Martina wyznacza ograniczenia dla agentów AI piszących kod: minimalne zmiany, prawdziwe testy i usuwanie przyczyn błędów.
Projekt open source z 74 umiejętnościami do tworzenia gier
Repozytorium open source na GitHub zawiera 74 umiejętności dla Unity, Godot, Unreal Engine i innych silników, z automatycznym doborem i obsługą Claude Code oraz Codex.
Claude Code Projects: jak jeden AI koordynuje zespół autonomicznych agentów
Głęboka analiza Claude Code Projects: architektura Coordinator i Threads, równoległe gałęzie, wspólna pamięć MEMORY.md oraz zarządzanie agentami w chmurze.
Plik .cursorrules (Zasady projektu dla AI)
Specjalny plik konfiguracyjny w katalogu głównym repozytorium (.cursorrules). Automatycznie przekazuje modelowi zasady stylu kodu, stos technologiczny, zabronione biblioteki oraz ograniczenia architektoniczne przed każdą generacją.
Jev i System One AI: Kompletny praktyczny przewodnik po modelu decyzyjnym od TypeSafe
Głęboka analiza inżynieryjna flagowego modelu Jev: architektura System One w kontraście do LLM, prymitywy Choice/Score/Noul, równoległość zapytań, matematyka pewności, przypadki użycia wideo, kod oraz przegląd lokalnych alternatyw open-weight (Laya, GLiNER2.5, CLM-8B).
Agenci AI (agenci autonomiczni)
Systemy programowe oparte na modelach językowych (LLM), zdolne do samodzielnego postrzegania stanu środowiska, dekompozycji złożonych celów, wywoływania zewnętrznych narzędzi oraz iteracyjnego korygowania własnych błędów.