Wie man verhindert, dass neuronale Netze schlechten Go-Code schreiben

Jeder, der versucht hat, Go-Code mit Cursor, Claude Code oder Copilot zu generieren, ist wahrscheinlich auf deren spezifische Eigenheiten gestoßen. Neuronale Netze versuchen hartnäckig, Java-Muster in Go zu übertragen, vergessen, Fehler mit %w zu wrappen, ignorieren Race Conditions in Goroutinen und generieren monstrous Strukturen, wo eine einfache Funktion ausreichen würde.

Das manuelle Prompten des Modells jedes Mal ist ein zweifelhafter Spaß. Sie möchten dem Assistenten einmal ein ordentliches Regelwerk geben und die ständigen Korrekturen im Code-Review vergessen. Genau deshalb hat der französische Entwickler Samuel Berthe (Autor der beliebten samber/lo-Bibliothek) das cc-skills-golang-Projekt erstellt.

Was sind Agent Skills und warum brauchen Sie sie

Das Agent-Skills-Konzept entstand aus einem einfachen Problem: Der System-Prompt eines neuronalen Netzes ist nicht unendlich. Wenn Sie einen detaillierten Styleguide, Sicherheitsregeln, Datenbank-Operationsspezifika und Framework-Features in den Kontext laden, hat das Modell einfach keinen Platz mehr für Ihren eigentlichen Code. Die Antworten werden langsamer und die Generierungsqualität sinkt.

Skills lösen dies durch Lazy Loading. Das Projekt ist eine Sammlung kleiner Markdown-Dateien. Zu Beginn einer Sitzung wird nur eine kurze Zusammenfassung jedes Moduls (etwa 100 Tokens pro Skill) in den Speicher des LLM geladen. Sobald Sie den Assistenten bitten, „einen Benchmark für diese Funktion zu schreiben