Как архитектура GoCore изолирует и контролирует ИИ-генерацию
Изолированная песочница и финальный человеческий контроль
Разработка бэкенд-классов по регламентам ядра
Отфильтрованный бэкенд-код проходит автоматическую верификацию в изолированном тестовом контуре на чистой базе данных, где встроенные механизмы роллбэков страхуют систему от скрытых ошибок.
Финальный, ответственный код-ревью всегда остается за главным инженером (человеком). Благодаря стандартизации GoCore, архитектор видит предсказуемый и кристально чистый код, что гарантирует 100% человеко-поддерживаемость ИТ-продукта.
Кастомная бэкенд-логика пишется ИИ-агентом внутри одноименных файлов классов, сгенерированных на базе tables.json. Платформа предоставляет разработчику свод строгих архитектурных правил.
Код пишется по фиксированным паттернам: с обязательной оберткой ошибок, явной разметкой атомарных транзакций (роллбэков) и использованием только проверенных внутренних утилит ядра.
Запрет на нерегламентированные обороты гарантирует единообразие всей системы.
Автоматизированный слой ИИ-аудита (Pre-Code Review)
Декларативный базис и автосинхронизация (Schema-Driven)
Для контроля качества мы внедряем отдельный слой автоматической проверки перед отправкой кода человеку.
Специализированный ИИ-агент-Аудитор, обученный на нашей базе Best & Worst Practices, интегрируется напрямую в Git-контур.
Он автоматически перехватывает каждый Pull Request от ИИ-разработчика, проводит комплексный пре-анализ сгенерированных бэкенд-классов, мгновенно отсекает запрещенные конструкции, проверяет корректность вызова внутренних методов и чистоту логики.
Проектирование любой системы начинается в изолированном конфигурационном файле tables.json. ИИ-агент описывает базовые сущности, поля и связи, после чего ядро автоматически разворачивает структуру в базе данных. Из коробки генерируются системные методы, формируя жесткий архитектурный каркас для будущего приложения.
Мы не даем ИИ писать код «из головы». Мы заставляем его работать внутри жесткого контура.