D. Artyushin
Обложка книги Coding Agents

D. Artyushin

AI кодинг под капотом

In Progress

Книга о кодинговых агентах и AI-first разработке

Находится в работе - переношу материалы из своих заметок

Оглавление

Глава 1

Кодинговые AI ассистенты

  1. Fill-in-the-Middle: как модель дописывает код в середине файла
  2. Autocompletion: как LLM превращается в подсказку кодаВ работе
  3. Context Ranking: как выбрать полезные фрагменты из репозиторияВ работе
  4. LSP: как редактор понимает структуру кодаВ работе
  5. Next Edit Suggestions: как AI предсказывает следующее изменениеВ работе
  6. Inline Edit: как AI редактирует код по инструкцииВ работе
  7. Commit Generation: как AI описывает изменения в GitВ работе

Глава 2

AI как интерфейс к коду

  1. Chat в IDE: от подсказки к диалогу с кодовой базойВ работе
  2. Context Window: что модель может удержать в головеВ работе
  3. RAG для кода: как искать и подмешивать релевантные фрагментыВ работе
  4. Embeddings и semantic search: поиск не по словам, а по смыслуВ работе
  5. Code Search: grep, AST, symbols, embeddings и гибридный поискВ работе
  6. Tools: read_file, search, list_files, get_diagnosticsВ работе
  7. Tool Calling: как модель учится запрашивать недостающую информациюВ работе
  8. MCP: стандартный способ подключать внешние инструменты и системыВ работе
  9. Память: что ассистент может помнить о проекте и пользователеВ работе
  10. Skills / Rules / Instructions: как задавать поведение ассистентаВ работе
  11. Code Review: AI как помощник при ревью измененийВ работе
  12. Test Generation: генерация и обновление тестовВ работе
  13. Documentation Generation: объяснение и документирование кодаВ работе

Глава 3

AI выполняет инженерные задачи

  1. Agent Workflow: как задача превращается в цепочку действийВ работе
  2. Planning: как агент строит план измененийВ работе
  3. Reflection: как агент проверяет и исправляет собственную работуВ работе
  4. Edit Loop: цикл чтения, изменения, запуска проверок и исправления ошибокВ работе
  5. Terminal Tools: запуск тестов, линтеров, сборки и командВ работе
  6. Patch Generation: как агент готовит изменения в кодеВ работе
  7. Sandbox: зачем агенту изолированная среда выполненияВ работе
  8. Git Workflow: branch, diff, commit, pull request / merge requestВ работе
  9. Работа с Jira / Issues: как агент получает задачу из трекераВ работе
  10. Работа с CI: как агент реагирует на результаты пайплайнаВ работе
  11. Codebase Navigation: как агент исследует незнакомый проектВ работе
  12. Long-running tasks: почему агенту нужна устойчивость к длинным задачамВ работе
  13. Human-in-the-loop: где человек подтверждает действия агентаВ работе

Глава 4

AI-first SDLC и мультиагентные системы

  1. От ассистента к агентной системеВ работе
  2. Multi-agent Systems: зачем нужно несколько агентовВ работе
  3. Sub-agents: декомпозиция задачи на специализированных исполнителейВ работе
  4. Роли агентов: coder, reviewer, tester, analyst, documenterВ работе
  5. Agent Orchestration: кто управляет цепочкой агентовВ работе
  6. A2A / Agent-to-Agent: как агенты могут общаться друг с другомВ работе
  7. ACP / Agent Client Protocol: как клиент взаимодействует с агентомВ работе
  8. Evaluation: как измерять качество работы агентаВ работе
  9. Telemetry: какие события нужно собиратьВ работе
  10. Safety и Permissions: что агенту можно делать, а что нельзяВ работе
  11. Policy / Guardrails: ограничения на действия агентаВ работе
  12. Knowledge Sources: корпоративные знания, документация, дизайн, трекерыВ работе
  13. Observability: как понимать, почему агент сделал именно этоВ работе
  14. Operator Role: человек как оператор агентной системыВ работе
D. Artyushin