В современном мире разработки программного обеспечения использование искусственного интеллекта и различных агентских инструментов становится неотъемлемой частью рабочих процессов. AI-агенты, такие как Gemini CLI, Claude Code и другие, помогают разработчикам автоматизировать рутинные задачи, ускоряют написание кода, тестирование и улучшение качества продукта. Однако по мере роста числа таких агентов и разнообразия документации, с которой они взаимодействуют, возникает серьезная проблема: как грамотно организовать инструкции для этих агентов, чтобы они были эффективны, легки в сопровождении и не приводили к дублированию информации? В этом контексте эксперимент с совместным размещением (colocating) инструкций AI-агентов вместе с основной инженерной документацией представляет собой значительный шаг вперед. Он позволяет интегрировать указания для агентов напрямую в существующую инженерную документацию, сохраняя при этом ее целостность и свежесть информации. Такая практика чрезвычайно актуальна, поскольку традиционный подход предполагает создание отдельного набора документов с инструкциями для каждого агента, что ведет к дублированию знаний и повышает риск рассогласования данных между документами.
Соблюдение единства документов прямо в исходных инженерных материалах помогает предупредить подобные проблемы, повышая общую эффективность разработки. В ходе эксперимента, проведенного в рамках проекта Pigweed, было внедрено размещение инструкций AI-агентов в начале страниц с инженерными руководствами. В частности, на странице с руководством по созданию buildable и testable кодовых примеров был добавлен специальный раздел с комментариями, ориентированными именно на AI-агенты, например Gemini CLI. Эти комментарии, скрытые от глаз обычных читателей, содержали детализированные шаги для выполнения конкретных задач: создание кода, написание тестов, проведение их запуска и исправление ошибок в результате первых итераций. Основным преимуществом такого подхода становится возможность для агента автоматически следовать документированной методологии без необходимости ссылаться на дополнительные, отдельно поддерживаемые инструкции.
В процессе эксперимента Gemini CLI успешно выполнил построение и тестирование примера кода с учетом включённых инструкций. Более того, были выявлены ошибки в самих инструкциях, которые агент отметил, что подтверждает активное понимание и адекватное соблюдение рекомендаций в документации. Важное примечание — эксперимент был неформальным, и существует вероятность, что наилучшие результаты достигаются при сочетании как основных инженерных инструкций, так и специализированных агентских документов. Тем не менее, опыт показывает, что интеграция агенческих рекомендаций в инженерную документацию существенно сокращает трудозатраты на поддержку знаний и минимизирует риски рассогласований. Практика внедрения совместно расположенных инструкций требует тщательного планирования структуры инженерных документов и соблюдения определенных стандартов комментариев и разметки, чтобы инструкции были легко читаемы агентами и не мешали восприятию документации людьми.
В Pigweed приоритетом является сохранение читаемости и функционального разделения контента, для чего используются комментарии reStructuredText, скрывающие инструкции от человеческого восприятия, но доступные AI-инструментам. Еще одним важным аспектом является сопровождаемость и обновление документации. Совместное расположение помогает снизить вероятность возникновения устаревших инструкций, так как изменения в инженерных практиках одновременно отражаются и в агентских указаниях. Подобные техники поддерживают консистентность знаний при масштабировании команды и процесса разработки. Расширяя перспективы использования такого подхода, можно представить дальнейшую автоматизацию взаимодействия с AI-агентами, при которой они смогут не только выполнять инструкции из документации, но и самостоятельно предлагать правки и усовершенствования, подкрепляя их ссылками на код и тесты, размещённые в едином пространстве документации.
Но для этого необходима глубокая интеграция и согласованность типовых процессов, что и достигается благодаря colocate-стратегии. Следует отметить, что проблема дублирования технических инструкций и документации не является уникальной для AI-агентов и встречается во многих сферах разработки. Однако внедрение искусственного интеллекта в рабочий процесс вносит дополнительный уровень сложности, и успешное решение этой задачи (как показал опыт Pigweed) становится важным элементом эффективной инженерной практики. В итоге, colocating agent instructions with engineering documentation является действенным методом повышения качества и актуальности документации, минимизации дублирования и ошибок, а также улучшения взаимодействия разработчиков с AI-агентами. Он способствует более гладкой автоматизации, ускорению процесса развития и росту продуктивности команд, применяющих современные инструменты искусственного интеллекта в своих проектах.
Такой интегрированный подход к созданию и поддержанию документации является ключом к успешному внедрению ИИ-решений в инженерные процессы и формированию будущих стандартов разработки программного обеспечения.
