Konkretne analizy, badania empiryczne i wzorce architektoniczne dla inżynierów wdrażających agentów AI w środowiskach produkcyjnych.
Dlaczego modele językowe generują pozorne poczucie ukończenia zadania i jak deterministyczna macierz wymagań do testów (cdal trace --enforce) wymusza formalny dowód w kodzie.
Twarde dane z komercyjnego wdrożenia platformy B2B: 6 kontraktów, 47 wymagań, 342 zablokowane próby złamania bramek i 0 regresji na produkcji.
Dlaczego programista AI nie może oceniać własnej pracy i jak fizyczny kod wyjścia 2 (exit 2) uniemożliwia modelom dopasowywanie testów do błędów.
Dlaczego reguły lintera i walidatory w projektach AI dają fałszywe poczucie bezpieczeństwa dopóki nie udowodnisz, że potrafią zapalić się na czerwono.