Adversarial review (przegląd innym modelem)
Prośba do drugiego modelu AI albo świeżego agenta o znalezienie błędów w zmianie, zanim przejrzy ją człowiek, zamiast prosić autora, żeby sprawdził sam siebie.
Model przeglądający własną pracę w tym samym kontekście zwykle się ze sobą zgadza. Recenzent z innym modelem, czystym kontekstem i wyraźnym zadaniem znalezienia dziury wyłapuje więcej: pominięte przypadki brzegowe, luki bezpieczeństwa, odejście od konwencji projektu. Działa jak LLM jako sędzia skierowany na kod. Filtruje pracę, zanim zobaczy ją człowiek; nie zastępuje go, a jego uwagi też trzeba sprawdzać, bo recenzenci również wymyślają problemy.
Powiązane hasła
- LLM jako sędzia (LLM-as-judge): Użycie modelu z rubryką do oceny wyniku innego modelu.
- Agent kodujący: Agent, który czyta repozytorium, edytuje pliki, uruchamia komendy i testy oraz otwiera pull requesty.
- Ewaluacje (evals): Powtarzalny zestaw testów, który ocenia funkcję AI, żeby zmiany mierzyć, a nie zgadywać.
- Człowiek w pętli (human in the loop): Człowiek zatwierdza, poprawia albo odrzuca akcję agenta, zanim zacznie działać.
