llm

Как в генераторе заявок для УО разделены свободный текст модели, пользовательские требования и правила, которые приложение выполняет обычным кодом.

Как LLM могут ускорить переусложнение контрактных тестов и почему проверять наблюдаемое поведение важнее деталей реализации.

Почему независимое ревью полезнее, когда второй агент видит задачу и результат, но не наследует объяснение автора решения.

Почему критерии готовности стоит выносить из промпта в проверяемый контракт, а результат работы агента — отдавать на независимое ревью.

Почему критерии готовности и способы проверки стоит определить до реализации, чтобы не подгонять понятие «готово» под получившееся решение.

Почему AGENTS.md стоит рассматривать не только как инструкцию для AI, но и как часть DocOps-подхода к инженерному контексту.

Почему AGENTS.md должен оставаться коротким и не заменять README, ADR, CHANGELOG и проектную документацию.

Почему AGENTS.md полезен не только AI, но и человеку, который возвращается к проекту спустя время.

Какие разделы стоит держать в AGENTS.md, чтобы AI быстрее понимал проект и не путал его с README.

Зачем хранить инструкции для AI-агентов в репозитории и как AGENTS.md помогает сохранять контекст проекта.