Лично мне нравится LLM как инструмент, усиливающий мои интеллектуальные возможности. Я использую его ежедневно — для поиска информации, для создания и перевода текстов, в качестве ассистента по подсчёту калорий и, само собой, для разработки приложений. Немного попрактиковавшись с генерацией pull request'ов через OpenAI Codex для модулей своего проекта TeqCMS, я пришёл к выводу, что в "грядущую эпоху вытеснения разработчиков моделями" настоящую ценность представляет вовсе не код и даже не проектная документация. Главный артефакт — это инструкции, настраивающие контекст для Агента, и история запросов, с помощью которых генерируется код.

Открытый код уже давно стал обыденностью. Проектную документацию open-source разработчики писать не любят, но за них это вполне может сделать ИИ. Тем не менее, чтобы действительно подключиться к разработке проекта, который создаётся с помощью LLM, одного кода и документации может быть недостаточно. Нужны инструкции по настройке Моделей (ИИ-агентов), которые работают с кодом. А ещё лучше — иметь историю итераций: какая проблема решалась, откуда она возникла, в каком состоянии было приложение, какой запрос был дан Агенту и какой результат он вернул.

Я использую OpenAI Codex, в котором когнитивный контекст для Агента можно задавать через файл AGENTS.md в корне проекта (см. "Appendix" в документации). Это ещё не вполне общепринятая практика — но уже направление движения. Что касается оформления истории итераций, то я пока не видел каких-либо устойчивых решений. Может быть, я ошибаюсь и "всё уже придумано до нас" — буду рад, если кто-то поделится ссылками на формат записи отдельной итерации для истории.