AI Code Archaeology: як дати агенту карту, памʼять і перевірки
Про вебінар
У legacy-репозиторії документація майже завжди відстає від коду. Коли AI coding agent заходить у таку систему, він добудовує відсутній контекст припущеннями. Результат може виглядати переконливо, але змінювати не ту частину системи або ламати залежності, яких агент не побачив.
На вебінарі Олексій Попов покаже, як підготувати для агента context harness: карту кодової бази під конкретну задачу, памʼять перевірених фактів і evidence gates, які відокремлюють знання від припущень.
На прикладі реальної legacy-кодової бази розберемо керований agentic loop — від пошуку мінімальної зони зміни до stop conditions, за яких агент має зупинитися до написання або продовження коду.
Учасники отримають готові skills, які можна застосувати у власних brownfield-проєктах.
Вебінар проходить у межах проєкту EUNITED Digital Hub. Співфінансовано Європейським Союзом. Однак висловлені погляди та думки належать виключно авторам і не обов’язково відображають позицію Європейського Союзу чи Європейської виконавчої агенції з питань охорони здоров’я та цифрових технологій (HaDEA). Ні Європейський Союз, ні орган, що надає фінансування, не несуть за них відповідальності. Проєкт EUNITED Digital Hub отримав фінансування в межах програми «Цифрова Європа» за грантовою угодою GAP-101269491.
Що розберемо
Спікер
Олексій Попов
17+ років в інженерії — від розробника до CTO. Впроваджує ШІ в повний цикл розробки та будує AI-native інженерні команди.
- Ex-CTO у CHI Software — інженерна організація з 800 фахівців
- Ex-VP of Engineering у GenAI.Works — платформа оркестрації ШІ-агентів для спільноти з 12+ млн учасників
- Керував інженерними організаціями на 250–300 FTE у Customertimes і S-PRO
- Solution Architect в EPAM; Head of Software Engineering у fintech-компанії Kreditech (Гамбург)
- AWS Certified Solutions Architect – Professional
У SET University керує програмами GenAI and Agentic AI for Software Engineering та Solution Architecture.
Кому буде корисний вебінар
Ключові інсайти, які ви отримаєте
- Як підготувати контекст перед тим, як агент почне змінювати код
- Як будувати карту лише для потрібної частини системи
- Як не змішувати перевірені факти з припущеннями
- Як зберігати корисну project memory без накопичення застарілого контексту
- Як обмежувати зону зміни та вчасно зупиняти агента
За підтримки
Участь
Дайте AI coding agent перевірений контекст замість простору для здогадок.
Участь безкоштовна за попередньою реєстрацією. Реєстрація відкрита до 15 жовтня, 14:00.
