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Agentic Engineering Workflow

Ad-hoc AI prompting से एक ऐसे disciplined workflow की ओर जाने का व्यावहारिक, आठ-भागों वाला गाइड जिस पर आप production में भरोसा कर सकते हैं। प्रत्येक भाग स्वतंत्र है: इसे पढ़ें, उदाहरण कॉपी करें, और अपने workflow का वह हिस्सा तैयार करें।

इन आठों भागों में एक सूत्र है: आपका असली output अब code नहीं है — वह system है जो code बनाता है। Model उस system का एक छोटा-सा हिस्सा है। उसके आस-पास जो कुछ आप बनाते हैं (rules, context, tests, review, observability) — वही तय करता है कि output भरोसेमंद है या नहीं।

श्रृंखला​

  1. Rule file तैयार करें — agent को वह project knowledge दें जो किसी नए teammate को चाहिए होती है।
  2. Context engineer करें — agent क्या देखता है और कब, इसे नियंत्रित करें।
  3. Verification बनाएँ — AI के साथ contract के रूप में tests और evals।
  4. काम चलाएँ — conductor बनाम orchestrator, और agents आपके दिन में कहाँ फिट होते हैं।
  5. Review करें और ship करें — वे विफलताएँ पकड़ें जो "सही लगती हैं।"
  6. Cost नियंत्रित करें — total cost of ownership और model routing।
  7. Production agents ship करें — prototype script से substrate वाले product तक।
  8. Team standard बनाएँ — harness को version करें, evals पर gate लगाएँ, judgment के लिए hire करें।

इसका उपयोग कैसे करें​

  • अकेले developer हैं? Parts 1–6 आपके daily workflow को बदलने के लिए पर्याप्त हैं। Part 1 से शुरू करें।
  • AI product बना रहे हैं? Part 7 भी जोड़ें।
  • Team lead कर रहे हैं? Parts 1–8, जिसमें 3, 5, और 8 पर विशेष ध्यान दें।

स्रोत: The New SDLC With Vibe Coding (Google) — https://www.kaggle.com/whitepaper-the-new-SDLC-with-vibe-coding