Давай добавим нового агента для супер глубокого и скрупулезного исследования контекста и назовем его `ScrupoloAgent`. У него будет 3 tools: get_ontology, read_file (с обязательным указание диапазона строк при чтении для экономии контекста), ask (вызывает @ContextResearchAgent.cs ). См. @agent-development.md.
Идея в том, что этот Scrupulo - фактически техлид-менеджер, который может итеративно задавать любые вопросы к ContextResearchAgent, относящиеся к теме, в тч уточняющие, чтобы предельно глубоко разобраться в теме. У нас уже есть отличный промпт deep режима для этих целей в @codealive-app/src/agents/CodeAlive.Agents/Prompts/codebase/context-research-agent-prompt.liquid , возьми deep промпт в основу для Scrupolo Agent. Scrupolo может вызывать ContextResearchAgent в параллель. Важно, что Scrupolo должен сделать минимум 3 вызова ContextResearchAgent прежде, чем отвечать на вопрос, а финальным шагом Scrupolo должен разрешить все противоречия и неоднозначности через верификацию через четение файлов и дополнительные вызовы ask если нужно; а если какие-то из противоречий достоверно разрешить не удается, то Scrupolo в своем ответе в таких места должен так явно и указать, что "участок/утверждение противоречивое и достоверно разрешить противоречие не удалось".
Главным агентом (Scrupulo) пусть будет qwen3.5-397b-a17b max, а для ContextResearchAgent используй qwen3.6-35b-a3b max (в deep режиме).
Нужно сначала покрыть этого агента минимальными тестами в CodeAlive.Agents.
Затем когда все будет готово прогнать этого агента через бенчмарка RepoQA - при этом важно четко фиксировать токены главного - то, как нужно расширить трейсинг и бенчмарк для грамотного учета токенов, цен и тулов главного агента и субагенов продумай через отдельного субагента на opus max. Таблицу Runs в бенчмарке тоже нужно будет обновить соответствующим образом. В самом конце - запусти opus max субагента провести глубокое ревью, а также убедись, что все консистентно.
В основной флоу CodeAlive Scrupolo пока интегрировать не нужно - сейчас нужна только качественная реализация, верификация через тесты и прогон через RepoQA (agent-framework).
Начни с глубокого исследования контекста CodeAlive через субагентов + в параллель через /codealive-context-engine на основе кода и примеров выясни как в agent-framework эффективно делать мульти-агентную систему с учетом лучших практик, fault tolerance и тд, можешь даже еще одного агента в интернет отправить изучать актуальный контекст лучших практик по мультиагентным системам в 2026-м.
Как только будет готов план, сохрани его в @specs и проведи ревью через Codex GPT 5.5 xhigh и улучши план, затем приступай к реализации.
Делай системно, не срезая углов. Если после исследования ко мне останутся вопросы - задавай.
Если внимательно вчитаться, немало интересных фишек можно почерпнуть.
Ах да, конкретно эту задачу запускаю через Opus 4.8 ultracode. Но в GPT 5.5 high в такой формулировке должно работать не хуже. Ну и примечательно, что еще пол года назад подобный промпт практически не имел бы никакого смысла, в виду своей сложности и отсутствия поддержки субагентов.
PS. Кстати, как вам название для нового агента? :)
—
@ai_driven - AI-Driven Development. Родион Мостовой