工程工具的构建
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内容提要
Birgitta在Thoughtworks担任工程师，探讨OpenAI的“Harness engineering”文章，描述团队如何利用AI构建大型应用的维护工具。文章强调AI生成代码的可维护性和信任度，并提出未来可能出现的“harness”作为服务模板的概念，讨论架构约束和模块边界的重要性。
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关键要点
- Birgitta在Thoughtworks担任工程师，专注于AI辅助交付。
- OpenAI的文章探讨了如何利用AI构建大型应用的维护工具，强调了可维护性和信任度。
- 文章提出了未来可能出现的“harness”作为服务模板的概念。
- OpenAI团队的harness组件结合了确定性和基于LLM的方法，分为三个类别：上下文工程、架构约束和垃圾收集。
- 强调了迭代过程的重要性，代理的挣扎被视为信号，反馈到代码库中。
- 文章讨论了harness作为未来服务模板的潜力，可能会成为团队启动新服务的基础。
- 提到AI生成代码的可维护性需要对解决方案空间进行约束，放弃一些灵活性。
- 随着编码变得更依赖于AI生成，可能会导致技术栈和拓扑的收敛。
- 对于旧代码库，考虑是否值得进行harness的改造，可能面临标准化和混乱的问题。
- 反思当前的harness，询问团队是否有预提交钩子、定制linter和架构约束。
- OpenAI团队面临的挑战包括设计环境、反馈循环和控制系统，强调了设计工作的重要性。
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