Почему я больше не использую Pull Requests

Значимый прорыв формирует отрасль ИИ: flancer только что Объяснить с Почему я больше не использую Pull Requests 6 мин 1 Искусственный интеллект Управление разработкой * В феврале этого года я, Алекс Гусев, отдал Codex-агенту на переписывание @teqfw/di — библиотеку, которую разрабатывал с 2019 года и в которой годами выверял каждую строчку. Об этом я тогда написал на Хабре. С тех пор программный код вручную я больше не пишу.

Не потому, что разучился. Просто теперь эту работу делают агенты. Агенты пишут код, а я улыбаюсь.

Технические детали

Заодно из моей разработки почти исчезли Pull Requests. Я не перестал пользоваться GitHub и не отменил проверку результатов. Мне перестала быть нужна процедура, в которой кто-то готовит изменение кода, а я разбираюсь, принимать его или нет.

К этому я пришёл не сразу. Как я автоматизировал разработку, а потом передумалСначала мне хотелось построить полноценный конвейер на инфраструктуре GitHub. Я подключил webhooks и научил агентов публиковать страницы моего сайта по тикетам пользователей.

В мае рассказал об этом эксперименте: пользователь открывает Issue, система выбирает нужный профиль агента, запускает его в Docker-контейнере, а на выходе может появиться страница сайта, опубликованная через GitHub Actions. Там было восемь профилей агентов с разными стартовыми промптами. Затем появилось приложение GitHub Flows, которое позволяло строить такие цепочки по событиям GitHub: с ветвлениями, повторными проходами, анализом комментариев и Pull Requests.

Отраслевые последствия

В общем, я попытался организовать агентам привычную «человеческую» разработку, только без людей на промежуточных этапах. Но стоимость этой организации меня неприятно удивила. На обработку одного простого тикета могло уходить минут пятнадцать и примерно 20% пятичасового лимита использования модели.

Webhooks присылали массу событий, из которых действительно полезными оказывались далеко не все. Даже публикация довольно примитивных страниц сайта с использованием самой лёгкой модели съедала ощутимые ресурсы. Точных замеров я не проводил, это субъективное наблюдение.

Но при прямом запуске агент выполнял сопоставимую работу, по моим ощущениям, на порядок быстрее и дешевле. Получалось, что немалая часть усилий уходила на изображение рабочего процесса, а не на саму работу. Сейчас я запускаю агентов вручную либо по расписанию.

Событие, по словам экспертов, усилит конкуренцию в сфере ИИ.