По мере усложнения задач в промышленной разработке базовых системных промптов и единичных вызовов инструментов (Tools) становится недостаточно. Возникает необходимость в системной оркестрации детерминированных процессов — архитектуре Skills (Навыков) и Workflows (Воркфлоу-конвейеров).
В инженерной парадигме 2026 года:
Вместо стохастических инструкций в свободной форме Workflow передает агенту четкий конечный автомат: предусловия (Preconditions), шаги выполнения (Execution Steps), инварианты верификации (Postconditions) и аварийные сценарии отката (Compensating Actions).
Воркфлоу-движок управляет передачей состояния между специализированными навыками, изолируя их контексты для предотвращения накопления информационного шума (Context Drift).
Инкапсулированный модульный протокол с набором целевых инструментов и инструкций для решения строго очерченной инженерной задачи. Оркестрируемый направленный граф выполнения конечного автомата, объединяющий цепочки навыков с детерминированными критериями приемки. Механизм сериализации промежуточных артефактов и передачи детерминированного состояния между изолированными сессиями агентов. Архитектурный шаблон обязательной верификации критических и деструктивных операций оператором-человеком перед их исполнением.[ User Prompt: "Мигрировать биллинг на React 19 RSC" ]
|
v
[ Workflow Engine: Orchestration DAG ]
|
+--------------+--------------+
| |
v v
[ Skill: Dependency Audit ] [ Skill: RSC Refactor ] ---> [ Skill: E2E Verify ]
- read package.json - AST-parse JSX - playwright test
- check React 19 peerDeps - extract 'use client' - evaluate exit code
- write artifact.json - rewrite to async RSC - rollback on errorФормализация бизнес-цели, предусловий, промежуточных состояний и критериев успешного завершения шагов по exit code.
Создание структурированного файла с описанием целевых MCP-инструментов, форматов артефактов и негативных ограничений.
Каждый шаг запускается в чистом контексте; результаты сериализуются в промежуточный Scratchpad / JSON-манифест на диске.
Прогон компилятора (tsc) и линтера; при деструктивных действиях (деплой, миграция БД) запрашивается подтверждение человека.
В многоэтапном конвейере CI/CD агент должен выполнить миграцию базы данных, обновить схему ORM и перегенерировать типы. Каким образом архитектурно надежнее всего передавать состояние (State Handoff) между фазами конвейера?
AGENTS.md и публикует замечания через GitHub API.'use client', преобразование загрузки данных в асинхронные серверные компоненты и прогон Vitest.git blame по проблемным строкам, сопоставляет AST-контекст репозитория и формирует готовый Pull Request с регрессионным тестом и фиксом.Ниже приведен пример декларации промышленного CI/CD пайплайна и манифеста навыка для автономного аудита безопасности.
name: AI Architectural Review Workflow
on:
pull_request:
types: [opened, synchronize]
jobs:
ai-review:
runs-on: ubuntu-latest
permissions:
contents: read
pull-requests: write
steps:
- uses: actions/checkout@v4
with:
fetch-depth: 0
- name: Run AI Architecture Review Skill
uses: enterprise-ai/agent-action@v2
with:
model: claude-3-5-sonnet-20241022
skill_path: .agents/skills/pr-architectural-review.md
context_boundary: "apps/web/**/*.tsx,packages/**/*.ts"
env:
GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
ANTHROPIC_API_KEY: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}# Skill: Architectural PR Review Protocol
Version: 2.1.0
Target-Scope: React 19, Next.js 15, TypeScript 5.8+
## Execution Invariants
1. MUST execute `git diff origin/main...HEAD` to isolate affected modules.
2. MUST NOT approve any PR containing direct SQL string interpolation or missing Zod schemas.
3. For all React components, verify strict separation between RSC (default) and Client Components.
## Verification Checklist
- [ ] No `any` types introduced.
- [ ] Server Actions validate inputs via Zod before DB calls.
- [ ] Client components declare `'use client'` strictly at line 1.
## Fallback & Escalation
- If diff exceeds 4000 lines, execute hierarchical batching per package.
- If test suite fails, post detailed diagnostics and set PR status to FAILURE.Агент выполняет навык автоматического исправления упавших тестов (Test-Fix Skill). На 4-й итерации агент изменяет один и тот же файл туда и обратно, попадая в осциллирующий бесконечный цикл. Какое архитектурное ограничение предотвратит истощение бюджета и зависание конвейера?
Проектирование навыков как жесткой последовательности команд без обработки ошибок (step1 -> step2 -> step3).
Архитектурное последствие: При сбое сетевого запроса или ошибке компилятора агент впадает в ступор или повторяет упавшую команду до таймаута.
Решение: Описание альтернативных ветвей (Fallbacks) в протоколе навыка: «При ошибке компиляции TypeScript запустить инструмент ast_diagnose и локализовать несовместимый тип интерфейса».
Предоставление агенту права на безусловное выполнение необратимых операций (применение DDL в базе данных, публикация npm-пакетов, удаление cloud-ресурсов). Решение: Обязательное внедрение точки ожидания подтверждения (Approval Gate). Агент подготавливает план и артефакты, приостанавливает выполнение и ожидает криптографически подписанной команды оператора.
Выполнение многочасового воркфлоу в едином диалоговом окне. Архитектурное последствие: История диалога аккумулирует тысячи строк устаревших логов, что приводит к деградации внимания декодера и забыванию базовых инструкций. Решение: Разделение конвейера на дискретные фазы с передачей состояния исключительно через сериализованные артефакты на диске (Scratchpad-файлы).