మీ Coding Agent repository ను చదవగలదు. కానీ మీ కంపెనీ ఎలా పనిచేస్తుందో దానికి అర్థమవుతుందా?

Coding agents సాఫ్ట్‌వేర్‌ను చదవడంలో చాలా మెరుగవుతున్నాయి.

అవి ఒక repository ను పరిశీలించగలవు, functions ను అర్థం చేసుకోగలవు, dependencies ను వెంబడించగలవు, tests రాయగలవు, ఒకేసారి అనేక files ను మార్చగలవు.

కానీ ఒక సమస్య ఉంది.

ఒక engineer తెలుసుకోవలసిన ప్రతిదీ code లో ఉండదు.

ఒక API ఉందని repository చూపించవచ్చు.

దాన్ని వాడటం ఆపేయాలని కంపెనీ నిర్ణయించిందని అది చూపించకపోవచ్చు.

రెండు customer tables ఉన్నాయని అది చూపించవచ్చు.

వాటిలో వ్యాపారం నిజంగా దేన్ని నమ్ముతుందో అది చూపించకపోవచ్చు.

ఒక service ఎలా deploy అయిందో అది చూపించవచ్చు.

production మార్పులకు మరో team ఆమోదం ఇవ్వాలని అది చూపించకపోవచ్చు.

ఇక్కడ ఒక ముఖ్యమైన తేడా ఏర్పడుతుంది:

ఒక coding agent code ను అర్థం చేసుకోగలిగినా, కంపెనీ ఎలా పనిచేస్తుందో అర్థం కాకపోవడం వల్ల తప్పు నిర్ణయం తీసుకోవచ్చు.

ఈ చిత్రానికి అందుబాటు టెక్స్ట్ వివరణ

రెండు columns. repository చూపేది, అంటే agent కు కనిపించేవి: source code, tests, APIs, configuration. కంపెనీకి ఇంకా తెలిసి ఉండవచ్చు, అంటే తరచుగా repository బయట ఉండేవి: service యజమాన్యం, ఆమోదించిన systems మరియు data, భద్రతా నియమాలు, production పరిస్థితి.

ఒక సరళమైన production సమస్యను ఊహించండి

ఒక developer coding agent ను ఇలా అడిగారనుకోండి:

checkout service timeout ను సరిచేయి.

agent repository ను తెరుస్తుంది.

checkout service ను కనుగొంటుంది.

నెమ్మదిగా ఉన్న call ను కనుగొంటుంది.

సాధ్యమైన ఒక పరిష్కారాన్ని గుర్తిస్తుంది.

code ను మాత్రమే చూస్తే, ఆ సమాధానం సరైనదిగా కనిపించవచ్చు.

కానీ అనుభవజ్ఞుడైన engineer కు agent కు తెలియనిది ఏదో తెలిసి ఉండవచ్చు.

బహుశా ఆ service నిలిపివేస్తున్న ఒక API పై ఆధారపడి ఉండవచ్చు.

బహుశా ఆ dependency మరో team ది కావచ్చు.

బహుశా ఒక భద్రతా నియమం ఒక రకమైన మార్పును అడ్డుకుంటుండవచ్చు.

బహుశా ఆ సమస్యను వివరించే runbook ఇప్పటికే ఉండవచ్చు.

బహుశా checkout కు production మార్పులకు అదనపు ఆమోదం అవసరం కావచ్చు.

ఈ విషయాలు source code లో కనిపించాలనే నియమం ఏమీ లేదు.

అందువల్ల agent సాంకేతికంగా సరైనదే కానీ కంపెనీకి తప్పయిన మార్పును చేయవచ్చు.

ఈ సమస్య coding కంటే పెద్దది

మనుషులైన engineers చాలా అరుదుగా source code ను ఒక్కదాన్నే ఆధారంగా చేసుకుని పనిచేస్తారు.

వారు వీటిని కూడా వాడతారు:

• team కు ఉన్న జ్ఞానం
• architecture నియమాలు
• documentation
• tickets
• monitoring
• deployment విధానాలు
• భద్రతా విధానాలు
• ఇతర teams తో మాట్లాడిన సంభాషణలు.

కాలక్రమంలో engineers ఇలాంటివి నేర్చుకుంటారు:

కొత్త పనికి ఈ API ని వాడవద్దు.

ఈ dataset కొత్తదిగా కనిపిస్తుంది, కానీ validate చేసినదాన్నే వాడండి.

ఈ service Payments team ది.

ఈ production మార్పుకు ఆమోదం కావాలి.

ఈ failure అంటే సాధారణంగా మరో system అందుబాటులో లేదని అర్థం.

ఆ జ్ఞానం వారికి సరైన నిర్ణయం తీసుకోవడానికి సహాయపడుతుంది.

coding agent కు కూడా ఆ సమాచారంలో కొంత అవసరం.

database ఉదాహరణ

ఒక సరళమైన ఉదాహరణ చూడండి.

ఒక coding agent కు customer data కావాలి.

అది రెండు tables ను కనుగొంటుంది:

customer_master_v2

మరియు

gold_customer_view

మొదటిది కొత్తదిగా అనిపిస్తుంది.

పేర్లు, schemas ను మాత్రమే చూసే agent దాన్ని వాడాలని నిర్ణయించవచ్చు.

కానీ validation పూర్తయింది కాబట్టి gold_customer_view ఆమోదిత source అని కంపెనీ data team కు తెలిసి ఉండవచ్చు.

agent రాసిన SQL పూర్తిగా సరైనదే కావచ్చు.

program నడవవచ్చు.

data కూడా సహేతుకంగా కనిపించవచ్చు.

అయినా agent తప్పు source ను ఎంచుకుంది.

సమస్య చెడ్డ coding కాదు.

సమస్య కంపెనీ జ్ఞానం లేకపోవడం.

అందుకే coding assistants repository బయటకు చూడటం మొదలుపెడుతున్నాయి

ప్రధాన coding platforms దీన్ని పరిష్కరించడం మొదలుపెడుతున్నాయి.

GitHub Copilot పని ఎలా చేయాలో సూచనలు ఇవ్వడానికి కంపెనీలకు, repositories కు వీలు కల్పిస్తుంది.

Google Data Agent Kit కంపెనీ data environment గురించిన సమాచారాన్ని coding agents పొందడానికి సహాయపడుతుంది.

OpenAI, Anthropic లు coding agents కంపెనీ సూచనలను వాడటానికి, ఇతర tools మరియు systems కు కనెక్ట్ కావడానికి మార్గాలు అందిస్తున్నాయి.

products వేరువేరు, కానీ దిశ ఒకటే.

source code లో సహజంగా ఉండని సమాచారాన్ని coding agents కు ఇస్తున్నారు.

ఇందులో ఇవి ఉండవచ్చు:

• ఏ system ను వాడాలి
• ఒక service ఎవరిది
• testing ఎలా చేయాలి
• ఏ data source ఆమోదితం
• ఇప్పుడు production లో ఏం జరుగుతోంది.

ముఖ్యమైన పరిణామం tool పేరు కాదు.

అది repository ఇక సరిపోదు అన్నదే.

కానీ agent కు అంతా ఇచ్చేయడం సమాధానం కాదు

స్పష్టమైన ఒక పరిష్కారం ఉంది:

coding agent కు కంపెనీ సమాచారం అంతటికీ access ఇవ్వడం.

దీనివల్ల వేరే సమస్య వస్తుంది.

ఒక కంపెనీ దగ్గర వేలాది documents, tickets, messages, విధానాలు ఉండవచ్చు.

కొన్ని పాతవై ఉంటాయి.

కొన్ని పరస్పరం విరుద్ధంగా ఉంటాయి.

కొన్ని సంబంధం లేనివి అయి ఉంటాయి.

కొన్నింటిలో సున్నితమైన సమాచారం ఉంటుంది.

అదంతా agent కు ఇస్తే, agent మరింత సమర్థంగా కాకుండా మరింత గందరగోళానికి గురికావచ్చు.

కాబట్టి లక్ష్యం ఇది కాకూడదు:

మనకు తెలిసినదంతా agent కు ఇవ్వడం.

మెరుగైన లక్ష్యం ఇది:

ఆ పనికి సరైన సమాచారాన్ని agent కు ఇవ్వడం.

agent checkout ను సరిచేస్తుంటే, దానికి checkout runbook, service యజమాన్య సమాచారం, ప్రస్తుత production alerts అవసరం కావచ్చు.

దానికి బహుశా HR documents లేదా సంబంధం లేని customer records అవసరం ఉండవు.

సమాచారం నమ్మదగినదిగా కూడా ఉండాలి

మరో సమస్య ఉంది.

ఒక పాత document ఒకటి చెబుతోంది, ప్రస్తుత భద్రతా విధానం మరొకటి చెబుతోంది అనుకోండి.

agent దేన్ని అనుసరించాలి?

మనుషులైన engineers దీన్ని తరచుగా అనుభవంతో పరిష్కరిస్తారు.

ఏ document ప్రస్తుతమైనదో వారికి తెలుసు.

ఏ team కు అధికారం ఉందో వారికి తెలుసు.

ఏ నియమాలు తప్పనిసరో వారికి తెలుసు.

కంపెనీ స్పష్టం చేయకపోతే AI agent కు అది తెలియకపోవచ్చు.

అంటే సంస్థలు కేవలం ఇది ఆలోచిస్తే సరిపోదు:

agent ఏ సమాచారాన్ని access చేయగలదు?

దీని గురించి కూడా ఆలోచించాలి:

agent ఏ సమాచారాన్ని నమ్మాలి?

agents కు పెద్ద మార్పులు చేసే అనుమతి ఇస్తున్న కొద్దీ ఇది మరింత ముఖ్యమవుతూ ఉండవచ్చు.

ఒక ఆచరణాత్మక ప్రశ్నతో మొదలుపెట్టండి

కంపెనీలు వెంటనే ఒక భారీ AI knowledge system ను నిర్మించవలసిన అవసరం లేదు.

ప్రారంభించడానికి చాలా సరళమైన మార్గం ఉంది.

coding agents ఇప్పటికే చేస్తున్న ఒక పనిని తీసుకుని ఇలా అడగండి:

అనుభవజ్ఞుడైన engineer కు repository లో లేనిది ఏం తెలిసి ఉండాలి?

production fix విషయంలో, ఇందులో ఇవి ఉండవచ్చు:

• service యజమాన్యం
• deployment నియమాలు
• భద్రతా పరిమితులు
• ప్రస్తుత incident స్థితి.

data పని విషయంలో, ఇందులో ఇవి ఉండవచ్చు:

• ఆమోదిత dataset
• వ్యాపార నిర్వచనాలు
• data నాణ్యత నియమాలు.

కొత్త feature విషయంలో, ఇందులో ఇవి ఉండవచ్చు:

• architecture నిర్ణయాలు
• ఆమోదిత libraries
• product అవసరాలు.

తర్వాత ఇలా అడగండి:

ఆ సమాచారం ఇప్పుడు ఎక్కడ ఉంది?

కంపెనీ ఎప్పటికీ coding agents ను వాడకపోయినా ఈ ప్రశ్న ఉపయోగకరమే.

సమాధానం ఇలా ఉంటే:

ఒక్క engineer కే అది తెలుసు.

అప్పుడు కంపెనీకి ఇప్పటికే ఒక జ్ఞాన సమస్య ఉన్నట్టే.

coding agents ఒక పాత engineering సమస్యను బయటపెట్టవచ్చు

coding agents వల్ల కలిగే మరింత ఆసక్తికరమైన పరిణామాల్లో ఇది ఒకటి కావచ్చు.

కంపెనీల్లో ముఖ్యమైన జ్ఞానం ఎప్పుడూ వీటిలో చెల్లాచెదురుగా ఉంటూ వచ్చింది:

• repositories
• documents
• tickets
• dashboards
• team సంభాషణలు
• మనుషుల జ్ఞాపకశక్తి.

ఆ ముక్కలను కలపడంలో మనుషులు నేర్పరులయ్యారు.

coding agents ఆ చెల్లాచెదురుతనాన్ని మరింత స్పష్టంగా చూపిస్తాయి.

అవసరమైన జ్ఞానం లేకపోవడం వల్ల agent ఒక పనిని సురక్షితంగా పూర్తి చేయలేకపోతే, అసలు సమస్య కొత్త AI సమస్య కాకపోవచ్చు.

సంస్థ ఆ జ్ఞానాన్ని మొదటి నుంచే స్పష్టం చేయకపోయి ఉండవచ్చు, అంతే.

దృక్కోణం

coding agents సాఫ్ట్‌వేర్‌ను అర్థం చేసుకోవడంలో మెరుగవుతున్నాయి.

కానీ సాఫ్ట్‌వేర్‌ను అర్థం చేసుకోవడం, దాన్ని నడిపే కంపెనీని అర్థం చేసుకోవడం ఒకటి కాదు.

code ఏం చేస్తుందో repository agent కు చెప్పగలదు.

కానీ అది agent కు ఇవి చెప్పకపోవచ్చు:

• కంపెనీ ఏ system ను నమ్ముతుంది
• ఏ team ఆ service కు యజమాని
• ఏ నియమానికి ప్రాధాన్యం ఉంది
• ఏ మార్పుకు అనుమతి ఉంది
• ఇప్పుడు ఏం జరుగుతోంది.

అందుకే coding agent అభివృద్ధిలో తదుపరి దశ మెరుగైన models పై ఆధారపడినంతగానే context పై కూడా ఆధారపడవచ్చు.

ఇది అడగడానికి ముందు:

మన coding agent ఎంత శక్తివంతమైనది?

మరింత ఉపయోగకరమైన ప్రశ్న ఇది కావచ్చు:

సరైన నిర్ణయం తీసుకోవడానికి మన కంపెనీ ఎలా పనిచేస్తుందో agent కు తగినంత తెలుసా?

సమాధానం లేదు అయితే, దానికి మరింత బలమైన model ఇవ్వడం సమస్యను పరిష్కరించకపోవచ్చు.

సరైన సమాచారం ఇవ్వడం పరిష్కరించవచ్చు.

ఇవి కూడా చదవండి: AI Agents Need Identities, Not API Keys ఒక agent తాను ఎవరో ఎలా నిరూపించుకుంటుందో చూస్తుంది, MCP, A2A and WebMCP: Three Connections an AI Agent May Need agents ఇతర tools మరియు systems కు ఎలా కనెక్ట్ అవుతాయో చూస్తుంది.

మూలాలు మరియు మరింత చదవడానికి

మూలాల సమీక్ష: 5 అక్టోబర్ 2026.

1. GitHub Docs — Custom instructions for GitHub Copilot. repository అంతటికీ, path కు నిర్దిష్టంగా, agent కు, సంస్థకు సంబంధించిన సూచనలు, అవి వర్తించే క్రమం.
2. GitHub Docs — Adding organization custom instructions for GitHub Copilot. సంస్థ యజమానులు సంస్థ అంతటా సభ్యులకు వర్తించే సూచనలను ఎలా సెట్ చేస్తారు.
3. GitHub Docs — Managing custom properties for repositories in your organization. యజమాన్యం లేదా ప్రాముఖ్యత వంటి repositories ను వివరించే structured metadata fields.
4. Google Cloud — Data Agent Kit overview. development environment నుంచే coding agents Google Cloud data services తో ఎలా పనిచేయగలవు.
5. OpenAI Developer Documentation — Agent Skills for Codex. Codex కోసం ప్యాకేజ్ చేసిన నిర్దిష్ట పనుల కోసం సూచనలు. AGENTS.md పై అనుబంధ గైడ్ ChatGPT Learn లో ఉంది.
6. OpenAI Developer Blog — Shell, Skills and Compaction. పునరావృతమయ్యే విధానాలను skills గా ప్యాకేజ్ చేయడంపై OpenAI మార్గదర్శకం.
7. Anthropic — Connect Claude Code to tools via MCP. Claude Code రిమోట్ tools, data sources కు ఎలా కనెక్ట్ అవుతుంది.
8. Anthropic — Claude Code managed settings. Claude Code కోసం సంస్థ స్థాయి నియంత్రణలు, ఏ tool కనెక్షన్లకు అనుమతి ఉందో సహా.