Мне недавно написал Макс (ресерчер в tessl.io и автор канала @max_dot_sh) и спросил, планирую ли я что-то добавлять в nitpicker. Так я узнал про третью компанию, в которой инженеры всерьез используют мою поделку. Удачное совпадение: как раз на прошлой неделе добрался катнуть несколько изменений.

Во-первых, включил режим debate по умолчанию и подкрутил промпты, чтобы максимизировать adversarial аспект. Ожидаемо все стало еще медленнее.

Во-вторых, попробовав гонять nitpicker на больших проектах целиком вместо мелких пулл реквестов, я уткнулся в ограничения контекста: агент легко мог выжрать 200к+ токенов и упасть. Так что я добавил поддержку субагентов и сжатие контекста после отсечки. По совпадению, субагентов я добавил к релизу Kimi 2.6, которая специально обучена на активное их использование. Правда, еще Kimi регулярно заикалась, пытаясь вызывать одинаковые тулы по кругу, пришлось обмазывать костылями про loop detection.

В итоге машинка может сжечь под миллион токенов и 20 минут на ревью пулл реквеста на 500 строк, что вроде бы долго и дорого. С другой стороны, я проверил на нескольких настоящих живых проектах, и везде нашел какие-то пусть и не критичные, но достойные внимания баги или уязвимости. Люксовые конфиги типа opus 4.7 + gpt 5.5 работают лучше, но и на доступных китайских open weights моделях типа Kimi + GLM результат не полный слоп.

Это все еще вайбчек, а не бенчмарк - надеюсь как-нибудь найти время и померять системно.