Jak powstrzymać sieci neuronowe przed pisaniem złego kodu Go

Każdy, kto próbował generować kod Go za pomocą Cursor, Claude Code lub Copilot, prawdopodobnie natknął się na ich specyficzne dziwactwa. Sieci neuronowe uporczywie próbują wciągać wzorce Javy do Go, zapominają o opakowywaniu błędów za pomocą %w, ignorują warunki wyścigu w gorutynach i generują potworne struktury tam, gdzie wystarczyłaby prosta funkcja.

Ręczne提示owanie modelu za każdym razem jest wątpliwą przyjemnością. Chcesz raz podać asystentowi właściwy zestaw reguł i zapomnieć o ciągłych poprawkach podczas przeglądu kodu. Dokładnie dlatego francuski programista Samuel Berthe (autor popularnej biblioteki samber/lo) stworzył projekt cc-skills-golang.

Czym są Agent Skills i dlaczego ich potrzebujesz

Koncepcja Agent Skills wyrosła z prostego problemu: system prompt sieci neuronowej nie jest nieskończony. Jeśli załadujesz szczegółowy przewodnik stylu, reguły bezpieczeństwa, specyfikę operacji na bazach danych i funkcje frameworka do kontekstu, model po prostu nie będzie miał miejsca na Twój rzeczywisty kod. Odpowiedzi staną się wolniejsze, a jakość generowania spadnie.

Skills rozwiązują to przez lazy loading. Projekt to zbiór małych plików Markdown. Na początku sesji do pamięci LLM ładowana jest tylko krótka informacja podsumowująca każdy moduł (około 100 tokenów na skill). Gdy tylko poprosisz asystenta o „napisanie benchmarku dla tej funkcji