Marius Mutu
8e8c92d272
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01SiJGsZVSEGjRHZEJiXaxCC
3.7 KiB
Claude Code's New INTENT.md — What Is It?
Sursa: https://youtu.be/LoMOPj-lO8U?si=6ckRzEZILSjDNGSm Data: 2026-09-02 Format: Video (~13 min, subtitrare auto-generată) Tags: @work #claude-code #anthropic #sdlc #intent-md #agents
TL;DR
Anthropic (Boris Cherny) a publicat un "AI native SDLC playbook". Ideea centrală: codul nu mai e bottleneck-ul, procesul e. Fiecare etapă a SDLC-ului tradițional (planificare, design, build, test, deploy, mentenanță) capătă un artefact-chain de documente generate/verificate de agenți: intent.md → spec.md → plan.md → PR → mentenanță autonomă.
Puncte cheie
- Planificare → intent.md: în loc de PRD-uri clasice, agentul intervievează "originatorul" (poate fi oricine — dev, PM, client cu un bug) până înțelege complet feature-ul/bug-ul, apoi sintetizează un
intent.mduman-lizibil și machine-actionable, salvat într-un folderintent/. Originatorul revizuiește ce a scris agentul înainte să fie considerat semnat. - Backlog: intent-urile se organizează ca fișiere markdown ordonate sau în Notion/Linear; pot fi triate automat de agenți (tag-uri: front-end, mărime, prioritate).
- intent.md → spec.md: odată aprobat intent-ul, un hook generează automat spec-ul (prompt tip: "citește intent.md atașat, produce spec de requirements + design, aplică skills/brand guidelines, documentează în spec.md").
- spec.md → plan.md: inginerul alimentează intent + spec în plan mode (Claude Code/Cursor). Testul de calitate al plan.md: ar trebui să poată fi predat unui inginer fără context suplimentar și să implementeze direct. Planul conține fișiere de schimbat, ordine de lucru, riscuri/constrângeri, criterii de succes (linting, teste).
- Guvernanță: se versionează intent/spec/plan — cine le-a atins, cum au evoluat — util pentru DORA metrics și pentru a demonstra impact AI.
- Build: auto mode cu permisiuni dialed-in per repo (allowlist tools/web sources/packages), worktrees pentru agenți paraleli pe task-uri independente, hooks pentru actualizarea planului sau blocarea unor foldere/pachete nesemnate.
- Test: agentul scrie și rulează teste înainte ca un om să se apropie — linting, build, end-to-end (Playwright: screenshot/screen recording). Evals recomandate la orice schimbare de skill/model, pe un set fix de issues rezolvate anterior, ca regression check pentru SDLC-ul în sine.
- Deploy: agentul deschide PR; altă instanță Claude revizuiește PR-ul contra politicilor/securității; hook-uri pot bloca deploy fără aprobare umană sau fără gate de release.
- Mentenanță (etapa "aspirațională"): un alert, ticket sau mesaj Slack invocă Claude fără om implicat — diagnostichează, generează propriul
intent.mddin logs, oferă soluții înainte ca omul să ajungă la calculator. - Nu e one-size-fits-all — autorul recomandă să nu arunci un workflow existent (superpowers, BMAD, propriu) doar ca să adopți exact acest playbook Anthropic; ideea de fond (artifact chain + humans-in-the-loop la punctele critice) contează mai mult decât formatul exact.
Relevanță pentru echo-core
Structura intent.md → spec.md → plan.md seamănă cu flow-ul Ralph existent (final-plan.md din planning conversațional → prd.json), dar Anthropic formalizează un pas suplimentar explicit (intent capturat separat de spec) și insistă pe versionare/guvernanță a artefactelor. Ar putea fi util ca referință dacă se extinde planning_orchestrator.py cu un artefact intent.md distinct înainte de faza de spec/eng-review.
Notă: transcrisă din subtitrarea YouTube (auto-caption EN), nu prin Whisper — mai rapid și evită eșecurile de download (403) întâlnite la unele videouri.