Управление агентным программированием: сложная задача портирования ускорена в 7 раз с Claude Code

Биткойн Юридические новости

В современном мире программирование и разработка сложных программных систем требуют новых методов и подходов для повышения эффективности и надежности. Особенно это касается больших и устоявшихся кодовых баз, где классические методы автоматизации оказываются недостаточными. Одним из перспективных направлений, которое начинает трансформировать процесс разработки, является агентное программирование с использованием больших языковых моделей (LLM). Однако, несмотря на высокие ожидания, использование LLM для сложных инженерных задач, таких как портирование кода из одного языка в другой, до недавнего времени было далеко от идеала. В этой статье рассматривается инновационный опыт применения Claude Code от Anthropic — специализированного инструмента, позволяющего увеличить скорость и качество работы в семь раз благодаря уникальному подходу к управлению контекстом и структуре взаимодействия с LLM.

Агентное программирование и его вызовы Термин «агентное программирование» у многих сразу ассоциируется с автоматическим написанием кода при помощи искусственного интеллекта и LLM. На практике же большинство разработчиков сталкиваются с рядом проблем. Большие языковые модели, хоть и продвинулись в понимании контекста и способности к рассуждению, все ещё имеют ограниченный контекстный объем и не способны надежно проследить сложные алгоритмы или межпроцессное взаимодействие. Это зачастую приводит к созданию кода, который не соответствует архитектуре проекта или трудно поддерживается. Дополнительной проблемой является так называемое снижение качества контекста при продолжительных сессиях работы с LLM.

По мере роста объема данных, которыми оперирует модель, важные детали теряются или смещаются во внимание, вызывая ошибки и неудобства в процессе генерации. К тому же коммерческие инструменты зачастую ограничивают длину сессии в целях оптимизации стоимости, что еще сильнее снижает возможности полноценного охвата больших кодовых баз. В таких условиях важна организация работы с языковыми моделями как с «медленными ненадежными компьютерами», где вместо бессистемного общения с ИИ применяется четкая архитектура и структурирование вызовов. Это позволяет минимизировать количество обращений к инструментам и четко контролировать ввод и текущие данные, что в итоге повышает качество результатов и дает важную воспроизводимость процессов. Claude Code: уникальное решение от Anthropic Одним из ключевых отличий Claude Code является предоставление практически неограниченного токенового окна для работы, что выгодно отличает продукт от аналогов, имеющих ограничение по длине контекста.

Это особенно важно при работе с крупными проектами, где необходим полный доступ к структуре кода, документам, инструкциям и текущему состоянию портируемого приложения. Отсутствие посредников и прозрачность использования мощностей Anthropic позволяют более полно использовать потенциал LLM без ущерба для качества. Однако даже с улучшенными техническими характеристиками Claude Code требует разумного подхода к структурированию работы. Автор подхода предлагает рассматривать взаимодействие с LLM как написание программ на естественном языке с использованием четкой схемы входных данных, состояния и результатов. Благодаря этому «код промптов» превращается в управляемый процесс с высокой степенью контроля и стабильности.

Такой метод позволяет эффективно автоматизировать многие рутинные операции, при этом сохраняя вмешательство человека для принятия критически важных решений. Реальный кейс: портирование Spine Runtimes Применение описанной методологии и Claude Code продемонстрировано на примере портирования крупных игровых библиотек Spine Runtimes — набора инструментов для анимации, реализованных на множестве языков программирования. Задача состоит в переносе изменений из Java-реализации в другие языки, такие как C++, C#, Dart и др., сохраняя при этом точное соответствие API и поведение. Этот процесс традиционно занимает недели из-за высокой сложности и объемности кода, наличия циклических зависимостей и особенностей каждого языка.

Он включает в себя не только конвертацию синтаксиса, а также перенос документации, учет идиоматических норм и тщательную проверку соответствия функционала. С помощью Claude Code была создана специализированная программа, которая берет на себя всю механическую сторону задачи: автоматический сбор информации о структурных изменениях, отслеживание статуса портирования, чтение и запись файлов, синхронизацию с системой контроля версий и сборку промежуточных данных. Все эти операции подконтрольны человеку через интеграцию в VS Code, где открываются необходимые исходники и изменения для обзора и контроля. Значение структурированного подхода Ключевой инновацией здесь стало определение хорошо спроектированного состояния программы в формате JSON, где четко отражаются все необходимые элементы портирования: список файлов и типов, их имя, состояние и связанные с ними артефакты. Такой подход превращает процесс в управляемый конвейер с возможностью приостановки, восстановления и пошагового контроля.

Создание специальных утилит и использование jq для выборки и модификации данных обеспечивает высочайшую точность изменений и безопасность данных, минимизируя риск случайных ошибок. Внедрение человеческих чекпоинтов, где пользователь подтверждает готовность перехода к следующему этапу, исключает ошибки и потери информации. Кроме того, использование конвенций кодирования, зафиксированных в отдельном модуле, гарантирует, что сгенерированный код будет вписываться в существующую архитектуру и стиль целевого языка, что существенно облегчает дальнейшую поддержку. Результаты и эффективность Срастить огромную, разнообразную по языкам, кодовую базу оказалось по силам только благодаря тщательному планированию и автоматизации с помощью Claude Code. За счет делегирования рутинной работы модели и строгого структурного контроля время портирования уменьшилось с нескольких недель до нескольких дней, что свидетельствует о семикратном ускорении разработки.

Кроме времени выиграл и человеческий ресурс: теперь гораздо меньше утомительных и повторяющихся операций, что снижает вероятность ошибок и повышает мотивацию команды. Адаптивность и повторяемость процесса означает, что при следующих циклах выпуска новая версия программного обеспечения будет переноситься еще оперативнее. Перспективы развития Инициатива не ограничивается текущими успехами. В будущем планируется применять классические методы тестирования и отладки к таким LLM-программам, которые позволят выявлять отклонения в работе агента на ранних этапах. Разработка систем взаимодействия между суб-агентами, решающими отдельные задачи, обеспечит масштабируемость и прозрачность исполнений задач сложного уровня.

Таким образом, агентное программирование превращается из хаотичного наброска в осознанную инженерную дисциплину с собственными инструментами, стандартами и роботизированной поддержкой. Заключение Современные инструменты, такие как Claude Code, меняют представление о том, как можно эффективно работать с большими и сложными кодовыми базами с помощью языковых моделей. Отказ от подхода «бросать всё на стену и надеяться» в пользу детального структурирования данных и управления состоянием открывает новые горизонты в автоматизации портирования и других инженерных задач. Благодаря этому подходу разработчики получили не просто ассистент по коду, а инструмент, который становится надежным исполнителем тщательных, многослойных задач. Это имеет большое значение в индустриях, где важны точность и скорость обновлений, таких как игровой и программный бизнес.

Реальный опыт с Spine Runtimes показал, что грамотное использование возможностей LLM, подкрепленное строгим человеческим контролем и архитектурным подходом к построению запросов, может повысить продуктивность в несколько раз. В ближайшем будущем такие методики станут стандартом работы с большими кодовыми базами с применением искусственного интеллекта.