Представлен lint-плагин Evidence Graph для инструментария @ttsc/lint, который превращает документацию и спецификации API в обязательные элементы графа доказательств, позволяя обнаруживать несоответствие кода и требований на этапе компиляции.
Что произошло
Разработчик представил Evidence Graph — инструмент статического анализа, интегрируемый через lint-плагин для @ttsc/lint. Система использует JSDoc-теги @evidence для связки реализации в коде с требованиями, описанными в Markdown, OpenAPI/Swagger или TypeScript-символах. Если код или тесты не содержат соответствующих тегов, подтверждающих выполнение конкретного требования, процесс сборки через ttsc завершается ошибкой.
Контекст
С развитием автономных AI-кодеров возникла проблема «дрейфа спецификаций» (spec drift), когда агенты могут изменять или пропускать части логики, не уведомляя об этом разработчика. Традиционные методы верификации, такие как ручное ревью или динамическое тестирование, не всегда эффективны для контроля полноты реализации всех требований документации в режиме реального времени.
Почему это важно для индустрии
Инструмент вводит новый паттерн Verified Agentic Coding, переводя проверку соответствия документации из области ручного контроля в разряд статических проверок типа (type checking). Это создает необходимый слой надежности (reliability) в стеке разработки с применением AI, превращая пассивную документацию в активную систему верификации, которая становится частью процесса сборки.
Почему это важно для пользователей
Разработчики получают механизм мгновенной обратной связи: вместо того чтобы вручную проверять diff-ы на предмет соответствия ТЗ, они получают ошибку компиляции, если AI-агент пропустил важный пункт. Это значительно снижает нагрузку на Code Review и ускоряет цикл исправления ошибок при несоответствии кода спецификациям.
Источники
Автор
Look at AI, редакция