Prompts don’t ship. Il processo che fa scalare gli agenti AI senza perdere qualità.
RiftSeed è un laboratorio di ingegneria del software. Sviluppa un metodo per costruire software con agenti AI sotto controllo e lo strumento che lo applica, e li mette alla prova sulle proprie piattaforme.
Gli agenti scrivono più codice di quanto una persona possa rileggere.
Senza regole, la qualità scende a ogni giro.
Le regole del metodo lasciano alla qualità una sola direzione: salire.
Il 90% di chi lavora nello sviluppo software usa l’AI al lavoro; il 30% si fida poco o per niente del codice che genera. 1
Dal prompt al rilascio
Una funzione nuova, chiesta con una frase. Cockpit la scompone in requisiti e test, gli agenti la scrivono, il cancello la controlla, una persona la approva. Sono gli otto passi di ogni modifica.
L’esempio, su un progetto di prova: Aggiungi al sito un assistente AI che, collegato via MCP, compila i moduli per conto dell’utente. In modo sicuro.
Richiesta (Persona → Agente di codice → Cockpit): La richiesta viene registrata con le parole di chi l’ha fatta e confrontata con i requisiti che esistono già.
Requisito (Cockpit → Persona → Cockpit): Gli agenti propongono i requisiti; dal livello 1 si firmano in Cockpit, mai da un agente.
Impatto (Cockpit → Agente di codice): Prima di toccare il codice l’agente chiede l’analisi d’impatto: file, moduli e test da lanciare, ciascuno con la sua ragione.
Agenti (Agente di codice): Ogni sessione parte da un briefing (priorità, requisiti aperti, test rossi) e chiude con commit, file e test registrati.
Cancello (Agente di codice → CI e produzione → Agente di codice → CI e produzione): Il giro intero dei test a ogni push; i tetti dei cricchetti li tiene il server e possono solo scendere.
Verdetto (Cockpit → Persona): Dal livello 1 il verdetto sul rilascio lo dà una persona, in Cockpit o nella sessione; al livello 0 basta il cancello verde. Nessun agente approva.
Rilascio (Persona → Cockpit → CI e produzione): Ogni rilascio resta con la sua versione, il suo verdetto e le note.
Sonde (CI e produzione → Cockpit): Un guasto diventa un incidente, che si chiude solo con il test di guardia che lo riproduce.
Rosso o respinto: si torna agli agenti. Lezione annotata: un test nuovo e una nota datata, nel giro successivo.
Un guasto lascia un test, e il tetto non torna indietro.
Il tetto è a zero: Campi sensibili che l’assistente AI può leggere: nessuno. Quel numero diventa un tetto, e può solo scendere.
Una modifica lo supera: Un modulo nuovo passa all’assistente il numero della carta. I test sono verdi, ma la misura sale a uno.
Il cancello ferma il rilascio: Il rilascio torna agli agenti. Prima della correzione c’è un test che fallisce per lo stesso motivo, su ogni modulo.
Il dente resta: La misura torna a zero e il test resta per sempre. Un campo sensibile non arriverà più all’assistente senza fermare il cancello.
Il posto dove gli agenti di codice ricevono il lavoro e lasciano le prove: requisiti, analisi d’impatto, test, verdetti. Le decisioni che il livello del progetto lascia a una persona passano da lì: oggi la firma dei requisiti e il verdetto su ogni rilascio. Prototipo in sviluppo, anteprima privata.
Il metodo: Ratchet Agentic Engineering. Le regole con cui gli agenti di codice lavorano e rendono conto del lavoro. Oggi: In uso su ogni progetto del laboratorio. La specifica pubblica è alla versione 0.10, in bozza. (In uso)
Lo strumento: Cockpit by RiftSeed. Dove gli agenti ricevono il lavoro e lasciano le prove, e dove una persona decide. Oggi: Un prototipo usato ogni giorno sui progetti del laboratorio, in anteprima privata. (Prototipo in sviluppo)
Le piattaforme: Piattaforme del laboratorio. Software in cloud con l’AI dentro, modellato sul lavoro di chi lo usa e condiviso tra organizzazioni con dati separati. Oggi: Costruite e mantenute con il metodo, sulla base comune del laboratorio. (In uso)
Scrivere al laboratorio
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