От задачи до PR: как построить надёжный AI agent workflow | Agentweaver

В этом видео показываю, как превратить работу с AI-агентами из хаотичного чата в управляемый engineering workflow. На примере Agentweaver разбираем подход от задачи до PR: задача → дизайн → код → ревью → pull request. Это не просто очередной запуск coding agent. Здесь идея в другом: нужен agent harness, который удерживает процесс, артефакты и этапы под контролем. Такой подход помогает не терять контекст, не пересобирать всё заново после каждой ошибки и доводить задачу до результата более предсказуемо. В ролике показываю: — что такое agent harness на практике — почему одного большого промпта обычно недостаточно — как Agentweaver организует pipeline из этапов — зачем нужны дизайн, review и промежуточные артефакты — как выглядит путь от исходной задачи до готового PR Если вам интересны AI coding workflows, coding agents, harness engineering, spec-driven development и практическая автоматизация разработки — это видео для вас. Agentweaver: GitHub: https://github.com/seko99/AgentWeaver npm: https://www.npmjs.com/package/agentweaver