Notes pratiques : Votre agent Terraform a probablement tort la moitié du temps
Guide pratique pas à pas : Votre agent Terraform a probablement tort la moitié du temps – contrats, vérifications et emplacements de code intégrable pour les équipes utilisant ce modèle.
Les notes suivantes reconstituent une approche pratique pour faire face au problème « Votre agent Terraform a probablement tort la moitié du temps ». L’accent est mis sur les contrats, les vérifications et les placeholders de code interchangeables, plutôt que sur une approche motivante. Lors de la phase d’aperçu, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Considérez cette phase comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Donnez des noms aux artefacts, définez les vérifications de succès et refusez toute exécution partielle silencieuse.
agent/ the deepagents Terraform agent, its tools, prompts, and skills
eval/ the verifier, 38 tasks with Rego policies, and the benchmark
optimizer/ the DSPy program, metric, and GEPA compile
L’agent avec lequel nous commençons
L’agent que nous mettons en place fonctionne le mieux lorsqu’il est considéré comme une surface mesurable. Capturez un exemple réussi, un cas d’échec ainsi que la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des tokens ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe de l’environnement de démonstration à des environnements partagés. Gardez l’état du graphe simple et bien typé ; les blocs imbriqués masquent l’identité du nœud qui a modifié tel champ et perturbent la reprise après interruption.
from deepagents import create_deep_agent
agent = create_deep_agent(
model="openrouter:openai/gpt-5.6-luna",
tools=[provider_schema, write_terraform, validate_config],
system_prompt=SYSTEM_PROMPT,
skills=["./agent/skills"], # SKILL.md — the thing we'll optimize
)
À quoi ressemble réellement un échec
Le stade d’analyse de l’échec « What » fonctionne le mieux lorsqu’il est traité comme une surface mesurable. Capturez un transcript exemplaire, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du graphe. Maintenez l’état du graphe plat et typé. Les blocs imbriqués masquent le fait que tel nœud a écrit telle champ et perturbent la reprise après interruption.
encryption {
kms_key_name = var.encryption_key_name
}
lifecycle_rules {
...
$ tofu validate
Error: Missing required argument
on main.tf line 18, in resource "google_storage_bucket" "terraform_state":
The argument "default_kms_key_name" is required, but no definition was found.
Error: Unsupported argument
on main.tf line 19, in resource "google_storage_bucket" "terraform_state":
An argument named "kms_key_name" is not expected here.
Error: Unsupported block type
on main.tf line 22, in resource "google_storage_bucket" "terraform_state":
Blocks of type "lifecycle_rules" are not expected here. Did you mean
"lifecycle_rule"?
$ uv run python -m agent.run --task eval/tasks/backend-var-interpolation.json
task backend-var-interpolation (opentofu)
model openai/gpt-5.6-luna engine=deepagents
files main.tf, variables.tf
tools {'write_terraform': 2, 'validate_config': 1, 'validate_pass': 1}
elapsed 56602ms
Un évaluateur avant tout framework : Terraform évalue ses propres résultats
The A Scorer Before a stage fonctionne le mieux lorsqu’il est considéré comme une surface mesurable. Capturez un exemple idéal, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Documentez ensemble le parcours réussi et celui de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’une mise en forme ultérieure. Maintenez l’état des graphes simple et typé. Les blocs imbriqués masquent le fait que tel nœud a écrit telle champ et perturbent la reprise après interruption. The A Scorer Before a stage fonctionne le mieux lorsqu’il est considéré comme une surface mesurable. Capturez un exemple idéal, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Considérez cette étape comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Nommez les artefacts, définites des vérifications de succès et refusez toute complétion partielle silencieuse.
package main
import rego.v1
deny contains "bucket must use a customer-managed KMS key" if {
some name
bucket := input.resource.google_storage_bucket[name][_]
not bucket.encryption
}
$ cd eval/tasks && ./check_policies.sh
...
✓ vpc-subnet-firewall good=0 bad=2
✅ 38/38 policies verified in both directions
Adoption de DSPy
Pour la phase d’adoption de DSPy, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de sortie avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût en tokens ou en requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le parcours passe de l’environnement de démonstration à des environnements partagés. Faites approuver par un humain les étapes qui entraînent des dépenses ou modifient des données de production. La connexion en temps de compilation ne garantit pas la complétude du processus métier.
uv add dspy
uv sync
Phase 1 : Programmation
Pendant l’étape de programmation de la Phase 1, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères d’arrêt avant de modifier du code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans avoir à lire l’ensemble du système. Imposez une approbation humaine pour les actions qui entraînent des dépenses ou modifient des données de production. La connexion en temps de compilation ne garantit pas la complétude du processus métier.
import dspy
class AuthorConfiguration(dspy.Signature):
"""Write a complete, valid Infrastructure-as-Code configuration."""
request: str = dspy.InputField(
desc="What the user wants built, in natural language."
)
target: str = dspy.InputField(
desc="Which dialect to target: 'terraform' or 'opentofu'. These have "
"diverged — code targeting the wrong one will fail validation."
)
config: str = dspy.OutputField(
desc="The complete configuration as fenced HCL blocks. Start each block "
"with a comment naming its file, e.g. '# main.tf'."
)
dspy.inspect_history(n=1)
System message:
Your input fields are:
1. `request` (str): What the user wants built, in natural language.
2. `target` (str): Which dialect to target: 'terraform' or 'opentofu'. ...
Your output fields are:
1. `config` (str): The complete configuration as fenced HCL blocks. ...
[[ ## request ## ]]
{request}
[[ ## target ## ]]
{target}
[[ ## config ## ]]
{config}
In adhering to this structure, your objective is:
Write a complete, valid Infrastructure-as-Code configuration ...
generate = dspy.Predict(AuthorConfiguration) # one shot
generate = dspy.ChainOfThought(AuthorConfiguration) # reason first
generate = dspy.ReAct(AuthorConfiguration, tools=[...]) # run a tool loop
from agent.tools import make_tools # the deployed agent's tools
class TerraformAuthoringAgent(dspy.Module):
def __init__(self, seed_instruction: str):
super().__init__()
# Seed the SIGNATURE before constructing ReAct, so DSPy appends its
# tool protocol to your instruction instead of replacing it.
seeded = AuthorConfiguration.with_instructions(seed_instruction)
lc_tools = make_tools(work_dir, binary="terraform", stats={})
self.react = dspy.ReAct(
seeded,
tools=[dspy.Tool(t.func, name=t.name, desc=t.description)
for t in lc_tools.values()],
max_iters=10,
)
def forward(self, request: str, target: str = "terraform"):
return self.react(request=request, target=target)
Phase 2 : Évaluation
Pour la phase d’évaluation de la Phase 2, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de sortie avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Documentez conjointement le parcours normal et les scénarios de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non traités font partie intégrante du produit, et non d’améliorations ultérieures. Imposez une approbation humaine pour les actions qui entraînent des dépenses ou modifient des données de production. Une configuration en temps de compilation ne suffit pas à garantir la complétude du processus métier. Pour la phase d’évaluation de la Phase 2, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de sortie avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Considérez cette phase comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Donnez des noms aux artefacts, définissez des vérifications de succès et refusez toute complétion partielle silencieuse.
dataset = [
dspy.Example(
task_id=t["id"],
request=t["prompt"],
target=t["target"],
rego=t["rego"], # path to this task's policy
).with_inputs("request", "target")
for t in tasks
]
def verify_metric(example, prediction, trace=None, pred_name=None, pred_trace=None):
"""Score with the SAME verifier that produces our benchmark numbers."""
result = verify(
config_dir=materialise(prediction.config),
policy_dir=example.rego,
target=example.target,
)
# Job 1 — bootstrapping (trace is set): a strict bool. Only outputs that
# FULLY pass may become worked examples.
if trace is not None:
return result.passed
# Job 2 — reflective optimization (pred_name is set): score AND feedback.
# GEPA reads the text to understand *why* a candidate failed.
if pred_name is not None:
return dspy.Prediction(score=result.score, feedback=format_failures(result))
# Job 3 — plain evaluation: a float.
return result.score
evaluate = dspy.Evaluate(devset=valset, metric=verify_metric,
num_threads=8, display_table=True)
evaluate(program)
Average Metric: 0.59 / 3 (19.6%): 100%|██████████| 3/3 [01:16<00:00, 25.60s/it]
INFO dspy.evaluate.evaluate: Average Metric: 0.5882 / 3 (19.6%)
WARNING dspy.evaluate.evaluate: Skipping table display since `pandas` is not installed.
Phase 3 : Optimisation
Lors de la phase d’optimisation, notez d’abord les éléments essentiels du contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des tokens ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe d’un environnement de démonstration à des environnements partagés. Créez un point de contrôle après les étapes coûteuses. La reprise du processus ne doit pas facturer à nouveau la même appel de LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur.
gepa = dspy.GEPA(
metric=verify_metric,
max_metric_calls=150,
reflection_lm=dspy.LM("openrouter/openai/gpt-5.6-luna", max_tokens=16000),
num_threads=8,
track_stats=True,
)
compiled = gepa.compile(student=program, trainset=trainset, valset=valset)
compiled.save("compiled_state.json", save_program=False)
Le flux de travail continue de fonctionner après l’optimisation
Lorsque vous travaillez sur l’étape de paiement du flux de travail, notez d’abord les conditions requises : les données nécessaires, le signal de succès, ainsi que ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’intégrité des modifications ultérieures du code. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans avoir à lire l’ensemble du système. Créez des points de contrôle après les étapes coûteuses. Le système de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel au LLM lorsque un opérateur réessaie un nœud ultérieur.
robust = dspy.Refine(module=program, N=3, reward_fn=verify_metric, threshold=1.0)
program.set_lm(dspy.LM("openrouter/qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct"))
evaluate(program)
Résultat fiable
Lors de la phase « The Honest Result », notez d’abord les conditions du contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’honnêteté des modifications ultérieures du code. Documentez ensemble le parcours normal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non traités font partie intégrante du produit, et non d’améliorations apportées ultérieurement. Faites des points après les étapes coûteuses. Le système de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel d’LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur. Lors de la phase « The Honest Result », notez d’abord les conditions du contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’honnêteté des modifications ultérieures du code. Considérez cette phase comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Donnez des noms aux artefacts, définites des vérifications de succès et refusez les terminations partielles silencieuses.
Conclusion
La phase de conclusion fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un transcript idéal, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des tokens ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe de l’environnement de démonstration aux environnements partagés. Gardez l’état des graphes simple et structuré ; les blocs imbriqués masquent l’identité du nœud qui a modifié tel champ et perturbent la reprise après interruption.
Liste de contrôle opérationnelle
Pour la phase de liste de contrôle opérationnelle, définissez les entrées, le responsable de chaque étape et les critères d’achèvement avant de modifier du code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans devoir deviner l’état caché. Préférez des unités petites et testables plutôt que des scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’erreur doit indiquer une seule responsabilité et non un processus embrouillé.
Obtenez l’approbation humaine pour les étapes qui engagent des dépenses ou modifient les données de production. La connexion en temps de compilation ne garantit pas la complétude des opérations métier.
Rédigez un petit manuel d’utilisation : comment rotationner les clés, comment vider la file d’attente, comment annuler la dernière ingestion.
Considérez cette étape comme un contrat entre les données d’entrée et les résultats validés. Donnez des noms aux artefacts, définites des critères de succès, et refusez toute complétion partielle silencieuse.
Obtenez l’approbation humaine pour les étapes qui engagent des dépenses ou modifient les données de production. La connexion en temps de compilation ne garantit pas la complétude des opérations métier.
Au préalable de promouvoir l’ensemble du système, figez les versions, conservez une version référence pour le parcours critique, et confirmez les étapes de réversion. Les environnements partagés nécessitent des limites de fréquence, des vérifications de propriété, ainsi qu’un responsable clair pour la rotation des secrets. Préférez une fiabilité solide à de brillantes démonstrations ponctuelles.
Note de lot pour c9e85f3f670f : ne pas inclure les clés du fournisseur dans le répertoire, fixer une limite pour les tokens par session, et stocker les transcriptions à côté des fichiers de test d’évaluation afin que les remplacements ultérieurs de modèles restent comparables.
Lors du travail sur l’étape 0 de la note de renforcement de sécurité, écrivez d’abord le cahier des charges : entrées requises, signal de succès, et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les administrateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du système.
Détail de renforcement de sécurité 0/880 : mesurez le temps d’exécution, la classe de l’erreur et la consommation de tokens pour cette note, puis décidez si vous souhaitez conserver la modification en vous basant sur un ensemble de critères prédéfinis plutôt que sur des observations subjectives.
La première étape de la note de renforcement fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un enregistrement exemplaire, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Préférez des unités petites et testables à des scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit pointer vers une seule responsabilité plutôt que vers un processus embrouillé.
Détail de renforcement 1/880 : mesurez le temps d’exécution, la classe de l’erreur et la consommation de tokens pour cette note, puis décidez si vous souhaitez conserver le changement en vous basant sur un ensemble de questions prédéfini plutôt que sur des anecdotes.
Pour la deuxième étape de l’amélioration de sécurité, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères d’achèvement avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des jetons ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts permet d’éviter des factures inattendues lorsque le processus passe de l’environnement de démonstration à des environnements partagés.
Détail 2/880 de l’amélioration de sécurité : mesurez le temps d’exécution réel, la catégorie des erreurs et la consommation de jetons pour cette étape, puis décidez s’il convient de conserver la modification en vous basant sur un ensemble de critères prédéfinis plutôt que sur des observations subjectives.
Lors de la réalisation de l’étape 3 des notes de renforcement, notez d’abord les conditions contractuelles : entrées requises, signal de succès et comportement en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Documentez ensemble le parcours normal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’améliorations apportées ultérieurement.
Détail de renforcement 3/880 : mesurez le temps d’exécution, la catégorie de l’erreur et la consommation de tokens pour cette note, puis décidez si vous conservez la modification en vous basant sur un ensemble de questions prédéfinies plutôt que sur des observations subjectives.
L’étape 4 des notes de renforcement fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Recueillez un exemple idéal de fonctionnement, un cas d’échec et une note de réversion avant d’élargir le périmètre. Considérez cette étape comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Donnez des noms aux artefacts, définez des vérifications de succès et refusez les terminaisons partielles silencieuses.
Détail de renforcement 4/880 : mesurer le temps d’exécution, la classe d’erreur et la consommation de tokens pour cette note, puis décider de conserver ou non le changement en se basant sur un ensemble de questions prédéfini plutôt que sur des anecdotes.
Pour l’étape 5 de la note de renforcement, définir les entrées, le responsable de l’étape et les critères d’achèvement avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Conserver la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans avoir à lire l’ensemble du système.
Détail de renforcement 5/880 : mesurer le temps d’exécution, la classe d’erreur et la consommation de tokens pour cette note, puis décider de conserver ou non le changement en se basant sur un ensemble de questions prédéfini plutôt que sur des anecdotes.
Lors de l’exécution de l’étape 6 des notes de renforcement, notez d’abord les éléments essentiels : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Préférez des unités petites et testables plutôt que des scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’erreur doit indiquer une responsabilité précise plutôt qu’un processus embrouillé.
Détail de renforcement 6/880 : mesurez le temps d’exécution, la catégorie de l’erreur et la consommation de tokens pour cette note, puis décidez si vous souhaitez conserver la modification en vous basant sur un ensemble de critères prédéfinis plutôt que sur des observations subjectives.
L’étape 7 des notes de renforcement fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un exemple idéal de fonctionnement, un cas d’échec et des notes de réversion avant d’élargir le périmètre. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût en tokens ou en requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite des surprises lors du passage de l’environnement de démonstration à des environnements partagés.
Détail de renforcement 7/880 : mesurer le temps d’exécution, la classe d’erreur et la consommation de tokens pour cette note, puis décider de conserver ou non le changement en se basant sur un ensemble de questions prédéfini plutôt que sur des anecdotes.
Pour l’étape 8 de la note de renforcement, définir les entrées, le responsable de l’étape et les critères d’achèvement avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Documenter ensemble le parcours normal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie du produit, et non d’une mise en forme ultérieure.
Détail de renforcement 8/880 : mesurer le temps d’exécution, la classe d’erreur et la consommation de tokens pour cette note, puis décider de conserver ou non le changement en se basant sur un ensemble de questions prédéfini plutôt que sur des anecdotes.
Lors de l’exécution de l’étape 9 des notes de renforcement, notez d’abord les conditions du contrat : entrées requises, signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Considérez cette étape comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Donnez des noms aux artefacts, définez des vérifications de succès et refusez les terminaisons partielles silencieuses.
Détail de renforcement 9/880 : mesurez le temps d’exécution, la classe de l’erreur et la consommation de tokens pour cette note, puis décidez si vous souhaitez conserver la modification en vous basant sur un ensemble de questions prédéfini plutôt que sur des observations subjectives.
L’étape 10 des notes de renforcement fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un exemple idéal, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Gardez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les stocks de secrets et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du système.
Détail de renforcement 10/880 : mesurer le temps d’exécution, la classe d’erreur et la consommation de tokens pour cette note, puis décider de conserver ou non le changement en se basant sur un ensemble de questions prédéfini plutôt que sur des anecdotes.
Pour l’étape 11 du processus de renforcement, définir les entrées, le responsable de l’étape et les critères d’achèvement avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Préférer des unités petites et testables plutôt que des scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit indiquer une seule responsabilité plutôt qu’un processus embrouillé.
Détail de renforcement 11/880 : mesurer le temps d’exécution, la classe d’erreur et la consommation de tokens pour cette note, puis décider de conserver ou non le changement en se basant sur un ensemble de questions prédéfini plutôt que sur des anecdotes.
Lors de l’exécution de l’étape 12 des notes de renforcement, notez d’abord les éléments essentiels : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code.
Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des jetons ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe de l’environnement de démonstration à des environnements partagés.
Détail 12/880 du renforcement : mesurez le temps d’exécution réel, la catégorie de l’erreur et la consommation de jetons pour cette note, puis décidez si vous souhaitez conserver la modification en vous basant sur un ensemble de critères prédéfinis plutôt que sur des observations subjectives.
L’étape 13 des notes de renforcement fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un exemple idéal de fonctionnement, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre.
Dokumentez ensemble le parcours normal et le parcours de récupération. Les tentatives de répétition, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’améliorations apportées ultérieurement.
Détail de renforcement 13/880 : mesurer le temps d’exécution, la classe d’erreur et la consommation de tokens pour cette note, puis décider de conserver ou non le changement en se basant sur un ensemble de questions prédéfini plutôt que sur des anecdotes.
Pour l’étape 14 du renforcement, définir les entrées, le responsable de l’étape et les critères de fin avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Considérer cette étape comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Donner des noms aux artefacts, définir des vérifications de succès et refuser toute complétion partielle silencieuse.
Détail de renforcement 14/880 : mesurer le temps d’exécution, la classe d’erreur et la consommation de tokens pour cette note, puis décider de conserver ou non le changement en se basant sur un ensemble de questions prédéfini plutôt que sur des anecdotes.