Ratchet Code
Pourquoi les agents de code fonctionnent et pourquoi ils s'effondrent
Le meme modele hallucine dans un chat web et fonctionne dans un agent de code. Ce n'est pas le modele qui a change, c'est la topology. La generation peut etre probabiliste. La verification doit etre deterministe.
Ratchet Pattern — comment forcer un agent à aller jusqu'au bout
J'ai demandé à un agent AI d'écrire les tests de 527 fonctions. Il s'est arrêté à 40 et a déclaré : 'C'est fait.' Le Ratchet Pattern confie la décision d'achèvement à un verifier mécanique, forçant l'agent à aller jusqu'au bout.
La topologie du feedback prime sur le QI du modèle
Le même modèle peut s'arrêter à 40 ou achever les 527. La différence n'est pas le modèle, mais la structure du feedback. La performance d'un LLM dépend davantage de la rapidité et du déterminisme de la boucle de feedback qui l'entoure que du modèle lui-même.
tsma — la ligne de défense contre les régressions du code legacy
Un outil CLI qui indexe toutes les fonctions, détecte la présence de tests, mesure le coverage et fournit un feedback précis à l'agent LLM. Une seule commande pour construire une ligne de défense contre les régressions dans le code legacy.
filefunc — un fichier, un concept
L'unité de navigation d'un agent de code IA, c'est le fichier. filefunc est une convention de structure et un outil CLI qui impose un seul concept par fichier dans les projets Go.