Początkowy agent AI generował zbyt wiele nieistotnych komentarzy, co obniżało zaufanie deweloperów.
Wprowadzenie jawnych logów uzasadnienia (explicit reasoning) pozwoliło śledzić i poprawiać błędne wnioski agenta.
Ograniczenie zestawu narzędzi do potrzebnych komponentów zwiększyło precyzję i zmniejszyło hałas.
Podział na wyspecjalizowane mikro-agenty skupił każde narzędzie na konkretnych zadaniach, co poprawiło jakość wykrywania problemów.
Efektem było zmniejszenie fałszywych alarmów o 51% i redukcja liczby komentarzy o połowę, co przyspieszyło i usprawniło proces przeglądu kodu.
Get notified when new stories are published for "🇵🇱 Hacker News Polski"