Как перестать надеяться на удачу при генерации кода нейросетями
Знакомая история: просишь Claude или GPT написать сложный компонент, получаешь простыню кода, запускаешь — и всё падает с ошибкой. Вы копируете ошибку, скармливаете нейронке, она извиняется, правит одно, ломает другое. Этот пинг-понг может длиться часами. Кажется, что мы тратим на исправление «галлюцинаций» ИИ больше времени, чем если бы писали код руками.
Проект Humanize от команды PolyArch предлагает другой подход. Это плагин для Claude Code, который превращает хаотичную генерацию в контролируемый процесс с независимым ревью.
Что пошло не так с ИИ-разработкой
Проблема большинства современных AI-агентов в том, что они работают в вакууме. Нейронка сама пишет код и сама же его проверяет. Но если модель изначально не заметила ошибку в логике, велика вероятность, что она пропустит её и при самопроверке.
Humanize внедряет концепцию RLCR (Ralph-Loop with Codex Review). Если отбросить сложные аббревиатуры, суть проста: одна модель (Claude) пишет код, а вторая (Codex) выступает в роли строгого техлида на ревью. Это создает петлю обратной связи, где код не считается готовым, пока независимый «глаз» не подтвердит его качество.
Как это работает на практике
Весь процесс в Humanize разбит на итерации. Вместо того чтобы пытаться выдать идеальный результат с первой попытки, система идет мелкими шагами.
Сначала план, потом код
Разработчики Humanize настаивают на принципе «Begin with the End in Mind». Прежде чем Claude начнет строчить файлы, плагин заставляет его составить подробный план. Вы можете изучить этот план, добавить свои комментарии (теги CMT:) и запустить уточнение. Только когда вы как архитектор одобрили стратегию, начинается магия.
Петля реализации и проверки
Когда запускается основной цикл командой /humanize:start-rlcr-loop, происходит следующее:
- Claude реализует кусок функционала согласно плану.
- Codex анализирует изменения и выставляет оценки серьезности найденным багам.
- Если найдены критические замечания, они отправляются обратно Claude на доработку.
- Цикл повторяется, пока все критерии приемки не будут выполнены.
Инструменты контроля
Одна из крутых штук в проекте — это мониторинг. Часто при работе с агентами ты не понимаешь, на каком этапе находится процесс и не зациклился ли он. В Humanize есть дашборд, который можно запустить прямо в терминале.
Команда humanize monitor rlcr показывает текущий прогресс, статус ревью и количество пройденных итераций. Это дает то самое ощущение контроля, которого не хватает при обычном чате с нейронкой.
Техническая сторона вопроса
Проект написан преимущественно на Shell, что делает его довольно легким для интеграции в Unix-среду. Для работы вам понадобится Claude Code и установленный CLI для Codex.
Установка выглядит стандартно для плагинов этой экосистемы:
/plugin marketplace add PolyArch/humanize
/plugin install humanize@PolyArch
Интересно, что авторы предусмотрели «Swarm Mode». Это режим, в котором задачи могут параллелиться между командами агентов. Если проект большой, это реально экономит время, хотя и может влететь в копеечку по токенам.
Кому это пригодится
Я бы не стал советовать Humanize для написания простых скриптов на 10 строк — тут накладные расходы на планирование и ревью перевесят пользу. Но если вы:
- Переносите старый проект на новый стек и боитесь упустить детали.
- Пишете сложную бизнес-логику, где цена ошибки высока.
- Хотите автоматизировать рутинное написание тестов и документации с гарантией качества.
Humanize выглядит как попытка сделать из «умного чата» настоящий инженерный инструмент. Да, он требует настройки и понимания того, как работают CLI-плагины, но взамен дает предсказуемость. А в разработке предсказуемость часто важнее, чем скорость.
Проект сейчас активно обновляется (версия 1.15.4 на момент написания), так что документацию в репозитории стоит поглядывать почаще — там постоянно появляются новые детали по настройке окружения для разных моделей вроде Kimi или Codex.
