ai-agent-book/chapter5/README.ru.md

# Глава 5 · Кодинг-агент и генерация кода

> Код — это «инструмент, создающий новые инструменты», мета-способность универсального агента. На примере промышленного кодинг-агента показывается полная реализация этого самого мощного универсального инструмента.

← [К оглавлению](../docs/ru/README.md) · 📖 [Читать главу](../book-ru/chapter5.md)

## Как читать эксперименты

В основном тексте короткие скелеты механизмов объясняют поток управления; в каталогах экспериментов находятся полные адаптеры SDK, журналы, тесты и приёмочные доказательства. Читать каждый файл построчно не требуется.

- **Starter:** Начните с цели, минимальной команды и условий приёмки; начните с [coding-agent](coding-agent/);
- **Builder:** Проследите точку входа, основной цикл, схему состояния/сообщений, инструменты и проверяющий модуль.
- **Maintainer:** Затем изучите тесты, манифесты доказательств, обработку сбоев, откат и адаптеры провайдеров.

При первом чтении можно пропустить ключи, слой представления и совместимость провайдеров; вернитесь при воспроизведении чисел.

## Сопутствующие проекты

| Эксп. | Проект | Тип | Описание |
| :--: | --- | :--: | --- |
| 5-1 | [code-for-math](code-for-math/) | ✅ | Сравнивает режимы «чистая цепочка рассуждений» и «с помощью кода» на одной модели и одном наборе олимпиадных задач по математике. Во втором режиме задачи формализуются в Python (sympy/numpy/scipy) и исполняются через function calling в песочнице-подпроцессе, заменяя ошибочный устный счёт точным вычислением, что заметно повышает точность. |
| 5-2 | [code-for-logic](code-for-logic/) | ✅ | Превращает логические головоломки «рыцари и лжецы» в задачи удовлетворения ограничений (CSP). Агент через `python-constraint` определяет переменные и биусловные ограничения, затем вызывает решатель. Сравнивает точность чисто языкового рассуждения и режима с помощью кода на наборе головоломок K&K. |
| 5-3 | [small-model-codified-rules](small-model-codified-rules/) | ✅ | Контролируемый эксперимент на сценарии авиа-поддержки τ-bench: после переноса сложных бизнес-политик (правил возврата) из промптов на естественном языке в код/инструменты доля выполненных задач и соблюдение политик у малой модели резко выросли. Проверка кода внутри инструмента в реальном времени перехватывает ошибочные убеждения модели. |
| 5-4 | [paper-to-ppt](paper-to-ppt/) | ✅ | Переосмысляет «создание презентации» как задачу генерации кода: Предложитель пишет код Slidev (Markdown+HTML), Рецензент рендерит каждую страницу в PNG и через Vision LLM проверяет проблемы вёрстки, итеративно внося правки по структурированной обратной связи. Такое разделение труда двух агентов даёт заметно меньший пиковый размер контекста. |
| 5-5 | [paper-to-video](paper-to-video/) | ✅ | Развивая «статья → презентация», генерирует разговорный сценарий закадрового текста для каждого слайда, синтезирует речь через TTS, а затем с помощью ffmpeg постранично синхронизирует скриншот каждого слайда с аудио, создавая видео-объяснение с озвучкой. |
| 5-6 | [video-edit](video-edit/) | ✅ | По многосценовому видео и запросу на естественном языке агент через «двухшаговую Vision-локализацию» (грубое-к-точному извлечение и чтение кадров) определяет временные границы целевой сцены. После нарезки фрагмента Рецензент извлекает ключевые кадры получившегося клипа для проверки, повторяя при неудовлетворительном результате. |
| 5-7 | [adaptive-log-parser](adaptive-log-parser/) | ✅ | Самоэволюционирующая система разбора логов: встречая новый, не разбираемый формат, она не выдаёт ошибку, а передаёт неудачный образец и сообщение об ошибке агенту генерации кода, чтобы получить функцию `parse`. После успешного авто-теста функция горячо обновляется и регистрируется в движке разбора — весь процесс без участия человека. |
| 5-8 | [log-diagnosis](log-diagnosis/) | ✅ | Диагностический агент читает реальные HTTP-траектории, архитектурные документы и PRD, генерирует регрессионные тесты и воспроизводит их до и после исправления; официальный прогон создаёт реальный Issue через официальный GitHub MCP и сохраняет обезличенные квитанции. |
| 5-9 | [dynamic-form](dynamic-form/) | ✅ | Столкнувшись с неполным запросом, агент не задаёт вопросы по одному, а динамически генерирует самодостаточную HTML-форму с каскадной логикой, позволяя пользователю разом заполнить всю недостающую информацию. Фронтенд агрегирует данные формы в JSON и возвращает агенту для продолжения задачи. |
| 5-10 | [erp-agent](erp-agent/) | ✅ | Переводит запросы на естественном языке в SQL для исполнения в базе, сразу показывая результирующую таблицу. В основе — паттерн artifact: LLM генерирует лишь SQL-артефакт, не перемещая сами данные, что экономит токены и исключает ошибки ручного счёта. Даже результаты в десятки тысяч строк возвращаются мгновенно. |
| 5-11 | [conversational-ui](conversational-ui/) | ✅ | Пользователь на естественном языке формулирует запросы на кастомизацию UI (цвет/шрифт/текст/вёрстка). Агент самостоятельно находит и изменяет исходный код фронтенда на React. Благодаря горячей замене модулей (HMR) в Vite изменения применяются мгновенно, с поддержкой многораундовой итеративной кастомизации. |
| 5-12 | [permission-embedded-data-objects](permission-embedded-data-objects/) | ✅ | Хранилище объектов поверх PostgreSQL принудительно применяет авторизацию, валидацию и ссылочную целостность ниже динамически генерируемого кода приложения. |
| 5-13 | [agent-creator](agent-creator/) | ✅ | Метапрограммирующий агент сравнивает адаптацию проверенной эталонной реализации с генерацией агента с нуля; обе ветви компилируются, тестируются и проверяются реальным API Kimi K3 с вызовами инструментов. |
## Типы проектов

| Значок | Тип | Значение |
| :--: | --- | --- |
| ✅ | **Автономный** | Полный код в этом репозитории, запускается после настройки API-ключа |
| 📖 | **Гайд по воспроизведению** | Подробный документ, зависящий от **внешних репозиториев** через `git clone` |
| 🚧 | **Проектный документ** | Только архитектура/план реализации, рабочий код ещё в разработке |