使用 LLM 智能体将口述规格说明转化为工单和代码
我通过语音口述来编写规格说明，几乎不考虑语法和句子结构。任务：作者通过Whisper口述粗略规格，手动修正语音错误，并使用LLM将其转化为结构化的Markdown文档。LLM生成实施计划和项目脚手架，智能体创建顶层工单和并行提交级问题。并行智能体编写代码，对抗性审查者进行检查，人类仅在验证CI通过并审查差异后合并。；工具：custom-built or unnamed agent。人工角色：在把结果当作最终结论之前，需要有人复核。；局限：成功高度依赖于模块化代码设计以实现并行化。工作流程需要严格遵守全局风格指南和仓库策略。作者指出，虽然智能体成本低，但仍需要大量人工监督来合并和纠正错误的实现。。
工具
custom-built or unnamed agent
Agent Work Atlas 发布日期:
概述
我通过语音口述来编写规格说明，几乎不考虑语法和句子结构。
工作流程
作者通过Whisper口述粗略规格，手动修正语音错误，并使用LLM将其转化为结构化的Markdown文档。LLM生成实施计划和项目脚手架，智能体创建顶层工单和并行提交级问题。并行智能体编写代码，对抗性审查者进行检查，人类仅在验证CI通过并审查差异后合并。
原文报告的结果
作者报告结果“相当好”，将此工作流程比作管理初级开发人员。他们指出这比人力成本低得多，但承认仍存在效率低下问题。未提供代码行数或节省时间等具体指标，仅有定性成功描述。
人工角色
在把结果当作最终结论之前，需要有人复核。
局限
成功高度依赖于模块化代码设计以实现并行化。工作流程需要严格遵守全局风格指南和仓库策略。作者指出，虽然智能体成本低，但仍需要大量人工监督来合并和纠正错误的实现。
试一试
我想复现一个从规格到代码的工作流程。首先，我将口述[可替换功能名称]的粗略功能规格到文本文件中。如有需要，使用Whisper或类似工具转录，然后手动修正明显的语音错误。接下来，使用LLM将其转换为密集的、结构化的Markdown技术规格。保存为'spec.md'。然后，要求LLM基于'spec.md'生成实施计划和基本项目脚手架（Makefiles、测试、日志记录）。将计划保存为'plan.md'。最后，创建一个提示词，让智能体从'spec.md'和'plan.md'生成顶层实施工单。暂时不要执行代码生成。向我展示生成的'spec.md'和'plan.md'以供我审查和批准，然后再继续创建工单。
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