Для повышения точности работы ИИ-агентов в небольших проектах предлагается использовать метод Spec-Driven Development (SDD). Вместо внедрения сложных RAG-систем или корпоративных баз знаний достаточно создать четыре коротких Markdown-файла, которые задают контекст и намерения разработчика до внесения изменений в код.
В структуру входят 'index.md' для навигации, 'domain.md' с бизнес-правилами и инвариантами, 'contracts.md' для описания внешнего поведения и файл спецификации текущей фичи. Эти документы помогают агенту понять логику, которую невозможно извлечь из исходного кода, например, правила агрегации данных или условия обработки ошибок.
Автор рекомендует не передавать агенту весь репозиторий целиком, а задавать короткий маршрут: сначала чтение правил в документации, затем сопоставление критериев с тестами и только потом обращение к коду. Такой подход ограничивает область поиска и снижает риск появления регрессий при автоматическом внесении правок.
Для масштабных проектов с множеством команд и длительным хранением контекста автор упоминает OpenViking как инструмент для индексации и управления знаниями. Однако для небольших репозиториев достаточно внедрить практику обновления инвариантов и контрактов в PR, чтобы агент получал рабочую модель проекта, а не избыточный объем данных.
