Task Decomposition for AI Coding Agents — граф задач вместо линейного списка
Саммари
Эмпирическое исследование декомпозиции задач для AI-coding-агентов на 20 574 агент-сессиях: самая частая ошибка — не недопонимание расплывчатой инструкции, а нарушение явного ограничения, которое разработчик уже назвал. Главный вывод: фиксированная линейная декомпозиция без runtime-ветвления может стоить дороже, чем её отсутствие. Выигрыш даёт только граф задач с validated handoff на каждом ребре.
Из этого следует, что ограничение нужно превращать из предложения в промпте в то, что harness может не пропустить: файл, который агенту нельзя писать, контракт, который нельзя менять, проверку, которая громко падает.
На практике сначала нужно измерить собственную частоту сбоев: если задача стабильно проходит с первой попытки, граф и чекпоинты только добавляют стоимость, а не ценность.
Важный нюанс: разграничение «кто правит какие файлы» (spatial) и «что все вместе строят» (semantic) — разные задачи; текстуально чистый merge не равен корректному merge.