Эффективное кодирование с LLM: как правильно строить план для работы с большими языковыми моделями

Биткойн Продажи токенов ICO

Сегодня технологии больших языковых моделей (LLM) революционизируют подходы к программированию и разработке программного обеспечения. Инструменты, такие как Claude Code, уже доказали свою эффективность в автоматизации создания кода, тестировании и реализации сложных API. Однако для успешной работы с LLM критически важно не просто использовать их как инструменты для генерации кода, а выстроить системный и структурированный рабочий процесс, в основе которого лежит тщательно составленный план — PLAN.md. Эта статья подробно расскажет, почему планирование играет ключевую роль при работе с LLM, каким образом организовать эффективное взаимодействие с такими агентами и как повысить качество создаваемого ими кода.

Один из важнейших уроков, которые можно извлечь из опыта работы с LLM, заключается в том, что они лучше всего функционируют как партнеры в командной работе, нежели как простые генераторы кода. В центре такого взаимодействия — четкое понимание задания, а также определение критериев «завершенности» работы, которые можно проверить автоматически. Это снижает необходимость в постоянном вмешательстве со стороны разработчика и позволяет использовать потенциал моделей максимально эффективно. Создание PLAN.md представляет собой первый и фундаментальный шаг.

В этом файле излагаются детальные требования, описываются задачи, предусматриваются автоматические тесты и сценарии верификации. Важно, чтобы план был исчерпывающим и однозначным, что позволяет LLM самостоятельно ориентироваться в реализации. Благодаря такой структурированности уменьшается количество ошибок, повышается скорость и качество кода. Следующий этап — тщательная проработка и корректировка плана. Это подразумевает удаление избыточных элементов, добавление недостающих деталей и прояснение спорных моментов.

Здесь происходит диалог между разработчиком и моделью, при котором уточняется и совершенствуется план до тех пор, пока он не станет достаточно полным и грамотным с инженерной точки зрения. Иногда имеет смысл итерационно возвращаться к детализации отдельных частей плана вместе с LLM, что дополнительно повышает его качество и упрощает последующую реализацию. После фиксации и подтверждения плана контекст общения с моделью необходимо очистить, а сам PLAN.md зафиксировать в системе контроля версий. Такая процедура помогает избежать неоднозначностей и нецелевых сдвигов в требованиях, которые иногда возникают из-за особенностей обучения моделей и механизмов внутреннего вознаграждения, применяемых в них.

Зафиксировав и уточнив PLAN.md, можно смело переходить к этапу реализации — генерированию кода на его основе. Подача модели развернутого и четко оформленного плана вместе с повторным напоминанием о критериях проверки позволяют получить результат, максимально приближенный к требованиям. Если проект подразумевает доработку существующих модулей или функций, соответствующие исходные файлы загружаются в контекст, что позволяет модели учитывать и интегрировать новые изменения без нарушения целостности. Не менее важна роль оценки и доработки сгенерированного результата.

Обычно этого требует даже самый продвинутый агент. В тандеме с планом, системная работа с отзывами и повторная оптимизация плана приводят к значительному улучшению итогового продукта. Со временем такой подход позволяет не только экономить время и ресурсы, но и повышать качество кода и документации. Пример из реальной практики показывает, насколько эффективен данный метод. Так, в одном из масштабных проектов был преобразован публичный API с более чем 150 конечными точками в сервер MCP, предоставляющий инструменты для взаимодействия LLM.

Из-за большого размера спецификации OpenAPI было необходимо разбивать информацию на части, аккуратно планировать и реализовывать инструменты поэтапно. Использование подробных планов, оформленных в формате PLAN.md, позволило повысить прозрачность разработки и упростить масштабирование инструментария до сотни ресурсов. Когда первые версии плана были проверены в действии, команда перестала следить за каждым шагом, позволяя модели самостоятельно расширять и совершенствовать план, опираясь на уже реализованные и протестированные компоненты. Такая практика значительно ускорила процесс и повысила его эффективность.

Важно отметить, что при работе с LLM, использование моделей с большим контекстом, таких как Gemini с расширенным лимитом токенов, предоставляют существенные преимущества для анализа больших кодовых баз и спецификаций. При этом выбор инструмента зависит от задачи, стоимости и интересов разработчика. Применение технологий LLM в программировании — это не просто использование новых библиотек, а переход к новому виду сотрудничества человека и машины, где четкий, детально проработанный план становится основным мостом между идеей и качественным рабочим продуктом. Опыт профессионалов в сообществе Rails Builders и других группах показывает, что успешность внедрения LLM в разработку зависит от готовности инвестировать время в правильную организацию процесса, а не только в работу с отдельными вызовами моделей. С каждым новым проектом все больше компаний и специалистов убеждаются, что создание и поддержка планов для LLM — ключевой фактор, позволяющий раскрыть весь потенциал этой инновационной технологии.