Czy agenci kodowania AI rzeczywiście piszą testy? Testowanie jest kluczowe dla poprawności i utrzymania oprogramowania. W miarę jak autonomiczne agenty coraz częściej składają pull requesty, zrozumienie ich zachowań testowych staje się niezbędne. Niniejsze badanie analizuje zestaw danych AIDev, aby zbadać wzorce włączania testów w pull requestach generowanych przez agentów. Zbadano, jak często pojawiają się testy, kiedy są wprowadzane w cyklu życia PR oraz jak PR-y zawierające testy różnią się od tych bez testów. Wyniki ujawniają interesujące wzorce. PR-y zawierające testy stały się bardziej powszechne w czasie wśród agentów, co sugeruje poprawę zachowań testowych. Jednak te PR-y mają tendencję do bycia większymi i zajmują więcej czasu na zakończenie niż PR-y bez testów. Wskaźniki scalania pozostają w dużej mierze podobne, niezależnie od włączenia testów. Rodzi to pytania o to, czy recenzenci cenią testy generowane przez agentów, czy po prostu nie karzą za ich brak. Ta praca ujawnia znaczną różnorodność wśród różnych agentów. Niektórzy agenci wykazują wyższe wskaźniki przyjęcia testów niż inni. Równowaga między kodem testowym a kodem produkcyjnym w PR-ach zawierających testy również znacznie różni się w zależności od agenta. Sugeruje to, że zdolność do testowania nie jest jednolicie rozwinięta w różnych narzędziach kodowania agentów. Niektóre są lepsze w przestrzeganiu konwencji testowych niż inne. W miarę jak firmy przyjmują agentów kodowania AI, zrozumienie ich zachowań testowych jest kluczowe dla jakości kodu. Agenci, którzy pomijają testy lub piszą niewystarczające testy, tworzą dług technologiczny. Ta empiryczna podstawa pomaga zidentyfikować, które agenty są zgodne z dobrymi praktykami inżynierii oprogramowania i gdzie potrzebne są poprawki. Artykuł: Naucz się budować skuteczne agenty AI w naszej akademii:

Era agentów jest oficjalnie tutaj! To oznacza, że możesz oczekiwać, że wielu deweloperów będzie kodować własne Kursory. Ale nie musi to być IDE ani pełnoprawne narzędzie CLI. Prosty plugin Ralph Wiggum w Claude Code może już dać ci ogromną przewagę. Lub zbuduj agenta kodującego, który uzyskuje dostęp do tablicy Kanban zasilanej przez MCP, jeśli chcesz mieć większą kontrolę nad tym, co robi agent. Zobaczysz wiele wersji podobnych koncepcji krążących po X. Trwa wyścig o to, kto zbuduje najlepsze narzędzie dla agentów, a z tego wyłonią się nowe produkty i nowatorskie orkiestratory agentów. Jednak jedna rzecz jest ważna. Buduj z narzędziami, które są dostosowywalne i elastyczne. Nie bój się rozwijać swoich przepływów pracy i narzędzi w miarę budowania. I dokumentuj całą tę wiedzę na bieżąco (tj. buduj umiejętności i pluginy). Agenci uwielbiają pamięć i kontekst, a to się nie zmieni w najbliższym czasie. Może się wydawać, że wszystko dzieje się zbyt szybko, ale to nie ma znaczenia. Ważniejsze jest, abyś nadal eksperymentował i budował doświadczenia/przepływy pracy, które odpowiadają twoim potrzebom.

Kurczę, to taka frajda budować orkiestratory na bazie Claude Code. Można by pomyśleć, że terminal to ostateczny operator. Jest jeszcze tyle alfa do zbudowania na tym wszystkim. Włącz szalone konfiguracje, aby mieć agentów kodujących przez cały dzień.