Soumettre la sortie de l'IA aux normes humaines

Chargement de l'image...Le fantôme de Kiro qui inspecte une fenêtre du Kiro IDE avec une loupe, à côté d'une liste de vérification de révision affichant des marques de réussite, d'avertissement et d'échec.

La vitesse sans la qualité n'est qu'un risque de plus en production. Vous êtes responsable du code livré sous votre nom, peu importe qui ou quoi l'a généré. Au début, cela signifie réviser la sortie de l'agent ligne par ligne pour bâtir votre confiance quant à ce que le modèle réussit et à ce qu'il rate.

Avec le temps, lire chaque ligne ne passe pas à l'échelle; vous créez donc un réviseur AI pour prendre en charge une partie de cette charge, en vérifiant ce qui importe à votre équipe, comme l'exactitude, la sécurité, la maintenabilité, la qualité des tests et les schémas de bogues courants. Exécutez le réviseur AI avant le pull request sur les changements locaux, puis exécutez-le de nouveau dans la CI. À mesure que votre réviseur AI gagne en maturité, laissez-le gérer les premières passes de rétroaction.

Concentrez votre attention humaine sur ce que vous êtes le mieux placé pour juger, comme la justesse de la conception et de l'architecture, la façon dont les changements toucheront les systèmes en amont et en aval, et la solidité des frontières de sécurité.

Prolongez la boucle de l'agent au-delà de la fusion : laissez l'agent surveiller le déploiement, vérifier le comportement en production et se mettre automatiquement à travailler sur un correctif si quelque chose régresse. Assumer le résultat signifie accompagner le changement jusqu'en production, et non s'arrêter au pull request.