چگونه یک پروژه را به AI Agent بسپاریم بدون اینکه کنترل کد را از دست بدهیم؟
فهرست مطالب~۱۹۸ واژه۱/۶ — ۱۷٪
استفاده از Agent برای تغییر پروژه می‌تواند بسیار سریع باشد، اما یک اشتباه کوچک در تعریف وظیفه ممکن است باعث تغییر فایل‌های نامرتبط یا خراب شدن قابلیت‌های قبلی شود.
۱. قبل از شروع، وضعیت پروژه را بشناسید
پیش از هر تغییر مهم:
- ساختار پوشه‌ها را بررسی کنید.
- وضعیت Git را ببینید.
- فایل‌های مرتبط را مشخص کنید.
- هدف دقیق را بنویسید.
- محدودیت‌های پروژه را تعیین کنید.
۲. وظیفه را به مراحل کوچک تقسیم کنید
- تحلیل قابلیت فعلی
- طراحی راه‌حل
- تغییر Backend
- تغییر رابط کاربری
- تست
- بررسی نهایی
۳. محدودیت‌های صریح بنویسید
Preserve all unrelated functionality.
Do not change the visual design.
Do not remove existing routes.
Do not modify the database schema unless required.
Do not rewrite entire files for a small fix.
۴. تغییرات را بررسی کنید
بعد از اجرای Agent فقط به جمله «Done» اعتماد نکنید.
بررسی کنید:
- چه فایل‌هایی تغییر کرده‌اند؟
- آیا فایل جدیدی ایجاد شده؟
- آیا وابستگی جدیدی اضافه شده؟
- آیا تست اجرا شده؟
- آیا رفتار مورد انتظار درست است؟
۵. اهمیت Git
Git امکان بررسی تفاوت‌ها و بازگشت به وضعیت قبلی را فراهم می‌کند.
جمع‌بندی
یک Agent زمانی بیشترین ارزش را دارد که در یک فرایند کنترل‌شده فعالیت کند. وظیفه کوچک، محدودیت روشن، بررسی تغییرات و تست، چهار اصل مهم همکاری حرفه‌ای با Agent هستند.
نوشته‌های مرتبط
Git فقط برای ذخیره کد نیست؛ چرا هر پروژه جدی به Version Control نیاز دارد؟
Commit، Branch و GitHub؛ چرا Version Control بخش اساسی Workflow حرفه‌ای توسعه نرم‌افزار است، نه فقط ابزاری برای برگرداندن فایل قبلی.
مهندسی پرامپت برای برنامه‌نویس‌ها؛ چگونه از AI کد بهتر بگیریم؟
چرا یک پرامپت مبهم به کد بی‌کیفیت می‌رسد و یک پرامپت حرفه‌ای چگونه خروجی قابل بررسی می‌سازد؛ اجزای پرامپت اثربخش، نقش Context و روش بررسی کد تولیدشده با AI.