Como resolvi o problema de código inconsistente da IA

Após 30 anos de desenvolvimento, as ferramentas de codificação da IA ​​prometeram revolucionar meu fluxo de trabalho. Depois de muito aprendizado, encontrei uma solução. No começo, você se encontra impede de repreender seu desenvolvedor de IA? Bem, se sim, você não está sozinho. Quando comecei a trabalhar com o Claude Desktop, depois o código Claude, eu disse: “Isso é tão legal!”. A realidade bate dura “Isso é tão legal!” rapidamente se transformou em “Que pilha de @#$%#!” Os problemas estavam em toda parte: padrões inconsistentes em diferentes sessões codificadas com codificadas espalhadas por toda a base de código que faltavam nas validações de segurança de que qualquer desenvolvedor júnior capturaria decisões arquitetônicas que mudaram aleatoriamente entre as conversas que reinventam a roda em vez de usar as bibliotecas estabelecidas que Claude possui quantidades épicas de inteligência e adolescentes pequenas quantidades de sabor. Dando a sabedoria de Claude após muita frustração, eu percebi: a falha não era de Claude – era minha. Os sistemas de IA são basicamente um gigante de correspondência de padrões. Sem orientação adequada para restringir esses padrões, eles combinarão contra tudo o que aprenderam. Essa é uma receita para um código inconsistente, buggy e inseguro. A solução? Orientação persistente e o termo no setor agora é a engenharia de contexto. Minhas primeiras tentativas fracassadas comecei simples: arquivos de marcação com padrões de codificação, decisões de arquitetura e exemplos armazenados em repositórios Git. Isso funcionou … mais ou menos. Mas rapidamente se tornou pesado: a IA não conseguiu facilmente descobrir orientações relevantes, não havia como garantir que a IA realmente leia a documentação, nenhuma continuidade em nossas orientações de conversas espalhadas por diferentes repositórios e pastas de conversas compactadas de governança perderam muita leitura inicial que eu precisava de algo melhor. A solução real: Gerenciamento de contexto Eu construí o que chamo de gerente de contexto Universal (UCM) – essencialmente “Github para artefatos consumíveis para AI”. Aqui está o que ele faz: armazenamento estruturado para orientação, modelos e exemplos de ferramentas amigáveis ​​por AI através do MCP (Model Context Protocol) Servidores Discovery First Flow, para que a IA encontre padrões relevantes automaticamente o controle de versão para orientação e modelos quando eu comecei a usar o UCM para meu próprio trabalho, parecia o 7 anos de idade novamente e recebi meu Bed. Uau, isso é muito legal. Vamos melhorar. O objetivo era minimizar o atrito entre a IA e o sistema. Então, após muita tentativa e erro, trabalhando com Claude, testando, revisando e melhorando o fluxo de trabalho, o UCM estava pronto. Em vez de código inconsistente, consegui: acelerar -me rapidamente com a ‘ferramenta de artefatos recentes’, encontre código, padrões e orientações por meio da ferramenta ‘Pesquisa’ e ‘listam os artefatos’ Ferramentas Consistentes Padrões Arquitetônicos Padrões de Configuração adequados: as validações de segurança de que a ferramenta de segurança é que a Ferlied Ferlding é que a Ferlied Ferld, que é uma das outras ferramentas para o UCM: as ferramentas de reutilização de UCM de UCM, que são as ferramentas para o UCM: as ferramentas de servidor para a parte mais poderosa da UCM: as ferramentas de servidor de UCM, para que as ferramentas de reutilização de UCM sejam mais poderosas da UCM: Os conceitos e regras explicados forçaram Claude a atribuir categorias e subcategorias aos artefatos, criando uma estrutura natural e um sistema de arquivamento coerente deu a Claude metadados valiosos para preencher, como uma ‘descrição’, permitindo a pesquisa e a rápida recuperação de detalhes relevantes. E tudo isso eu recebo agora por quase nenhum esforço. Claude apenas sabe como lidar com as coisas. Este é o mais próximo de ‘Jarvis’ que consegui obter, um dos meus objetivos 🙂 Um exemplo real: a saga do servidor MCP Let Me compartilhando um exemplo concreto que mostra o antes e depois. A tarefa: crie um servidor MCP remoto compatível com as especificações do Anthrópio. Sem UCM (dias de dor): Dia 1: Claude constrói o NodeJS Server → Incompatível com o NextJS Day 2: Reconstrua para NextJs → Não segue o MCP Protocol Standards Day 3: Adicionar MCP SDK → SDK Incompatible 5 Day 4: Build AdApter Custom → SDK Partial Buggy Noth Buggy Days Days 5. Digite o modo de saída de tela cheia de tela cheia muitos dias de tentativa e erro, voltas erradas e … digamos um feedback “colorido” para Claude. Da próxima vez, com minhas orientações publicadas no UCM (30 minutos): Eu: “Olá Claude, construa um servidor MCP remoto. Verifique o UCM para obter orientação para implementação”. CLAUDE: * Lê orientação armazenada, encontra a solução de manipulador de MCP, gera código de trabalho * Resultado: o servidor de trabalho na primeira tentativa Digite o modo de tela de tela cheia Modo de tela cheia, verifique aqui: NextJs-Remote-MCP-server.md e aqui rota. Isso está resolvido agora. O divisor de águas: Conhecimento compartilhado Aqui está a parte poderosa – documentei toda a solução do servidor MCP no repositório público da UCM. Isso significa que outros desenvolvedores podem: obtenha uma conta UCM gratuita Adicione o conector MCP remoto: peça à IA para verificar o repositório Utaba para orientação do MCP, construa um servidor MCP remoto que trabalha imediatamente, sem mais sessões de depuração de três dias. Não há mais soluções de reinventar. Construindo uma comunidade A visão se estende além da produtividade pessoal. Imagine uma comunidade em que os desenvolvedores compartilham orientações testadas por batalha: padrões de segurança que impedem as decisões comuns de arquitetura de vulnerabilidades que escalam soluções de integração adequadamente para cenários complexos práticas recomendadas que realmente funcionam na produção atualmente, as contas da UCM são privadas (você acessa suas orientações e padrões públicos de utilia). Mas estou explorando repositórios públicos – com cuidado, porque todos conhecemos as implicações de segurança. O que vem a seguir? Estou procurando desenvolvedores que desejam experimentar essa abordagem. Há uma camada gratuita que sempre existirá, além de oferecer assinaturas pagas gratuitas para qualquer pessoa disposta a testar o sistema e fornecer feedback. O objetivo não é substituir suas habilidades de desenvolvimento – é ampliá -las. Quando sua IA tem orientação consistente e testada, você gasta tempo resolvendo problemas de negócios em vez de depurar código gerado inconsistente. Mais importante, você obtém uma base de código construída sobre os padrões, que é coeso e consistente. Conecte -se ao UCM e torne -se um verdadeiro orquestrador do desenvolvimento da IA. Quer experimentar? Após 30 anos de desenvolvimento, pensei em ter visto todas as ferramentas de produtividade. Acontece que a peça que faltava não era melhor ai – era melhor gerenciamento de contexto. Por Tim Wheeler, Code Monkey, Solution Architect – Apaixonado por Tech, fundador da Utaba. Tags: #AI #CLAUD

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