Nutze die von Anthropic erprobte "Leaf Node"-Strategie, um riesige Mengen KI-generierten Codes sicher in Production zu integrieren, ohne jede Zeile manuell reviewen zu müssen.
Dieser Ansatz behandelt die KI als "Blackbox". Er basiert auf dem Prinzip der testgetriebenen Entwicklung (TDD) und der Abstraktion, bei der die Korrektheit einer Implementierung ausschließlich durch ihre extern beobachtbaren Ergebnisse (die Tests) nachgewiesen wird, nicht durch die Inspektion des internen Codes.
Identifiziere eine "Leaf Node" in deiner Codebase – ein Modul ohne Abhängigkeiten (z.B. eine Parser-Funktion, ein Daten-Transformator).
Definiere eine strenge Test-Suite mit Unit-Tests, Integrationstests und Property-based Tests für diese Node, *bevor* du Code generieren lässt.
Erstelle einen detaillierten Prompt mit dem gesamten Kontext, den Schnittstellen und den Tests, die bestanden werden müssen.
Lass die KI das Modul implementieren. Validiere das Ergebnis *ausschließlich* durch Ausführen der Test-Suite. Wenn alle Tests grün sind, merge den Code.
Ein Entwicklerteam migrierte ein 8.000 Zeilen Legacy-Logging-System in 2 Tagen statt 3 Wochen, indem es nur die Testergebnisse verifizierte.
Anthropic selbst hat mit dieser Methode ein 22.000 Zeilen umfassendes Reinforcement-Learning-System in ihre Codebase integriert.