لا تبدو عملية التطوير المستندة إلى المواصفات في Kiro أنها مناسبة لاستخدام أوامر الشرطة المائلة ل claude code. لأن هذا يعني أنك ملزم بنموذج كلود ، ونموذج كلود جيد في الترميز ولكنه قد لا يكون جيدا في العمل النصي ، ويجب أن يكون o3-pro في هذا الصدد. وكيف يمكن إنشاء --- عمل التصميم بواسطة الذكاء الاصطناعي وفقا للقالب في دقيقة تقريبا ، أنا قلق من أعماق قلبي ، على الأقل التصميم الذي لا يستهلك الكثير من الطاقة لا يشعر بأنه خطير 😎 للغاية الطريقة الجادة هنا ، مع ChatGPT Deep Research ، اختر O3-Pro. لقد اختبرته وكان أكثر تفصيلا مما فعلته مع Opus 4 بالإضافة إلى ذلك ، في الواقع ، تكون المطالبات في بعض الأحيان محددة للغاية ولكنها مقيدة ، وهذه قصة لاحقة ، واستمر في التحدث عندما يكون لدي الوقت ، ببساطة ، أعطيها بشكل أساسي بعض الروابط المتعلقة ب kio في الموجه

لا يزال يتعين استخدام الوكيل الفرعي لكلود كود بعناية ، لقد اختبرت للتو ووجدت مشكلة ، أي أن هذا يزيد من صعوبة التواصل بين وكيل الطفل والوكيل الأصلي ، في الماضي ، كان الشخص الذي يتواصل مع نفسه ، لم يكن هناك فقدان للمعلومات ، والآن المشكلة هي: تقول إنها قد انتهت ، لا أعرف ما إذا كان قد انتهى ، إنها متلازمة الأعمال الكبيرة. لضمان الجودة ، يجب أن يكون لدينا أيضا مجموعة من الآليات التنظيمية. هناك أيضا حالة أن الوكيل الفرعي إذا قاطعت عبر esc هو أيضا مشكلة محتملة.

كود كلود يخترق بسهولة 1 مليون نافذة.

الوكيل الفرعي لكود كلود ليس مفيدا جدا حاليا في مجال البرمجة ، لكنه لا يزال يجلب مزايا في حالتين للاستخدام: 1. قم بعمل DR على CC ، والذي يمكن أن يلعب ميزة موازية مرئية على الفور 2. بالنسبة للترميز ، إذا كان العامل الفرعي سياقا مستقلا ، فإن الفائدة غير المتوقعة هي توسيع السياق ، ويمكنك حتى نسخ نسخ متعددة بنفس الحرف ، ثم السماح لها بالترحيل ممكن أيضا.

ثم دعنا نتحدث عن مشكلة الحد من الذكاء الأخيرة لكلود كود ، ملاحظاتي هي أنه يجب أن يكون لديك الوسائل لضمان جودة تطوير البرامج حتى لو لم يعمل CC كيف افعلها؟ دعونا لا نتحدث عن كيفية القيام بذلك ، دعنا نتحدث عن العيب الشائع في الأجواء ، وهي مشكلة فتح الصندوق الأعمى ، في كل مرة تكون فيها عملية صندوق أسود ، يصطدم الشبح بالحائط ليكتشف أن هناك خطأ ما ، والمزاج غير سعيد على الفور بالحديث عن ذلك ، الحل واضح بشكل أساسي تحويل عملية الصندوق الأسود إلى عملية شفافة ، بدلا من الترميز على الفور ، اقض المزيد من الوقت في الخطط والحلول 1. الحل إذا لم يكن الطعم صحيحا ، فلن تكون جودة الترميز الأساسية أفضل بكثير 2. هناك العديد من الوسائل في مرحلة الحل ، المراجعة متعددة النماذج هي أداة حادة ، لا تصدق كلمات عائلة CC ، تؤمن بمراجعة الأقران 3 بعد كتابة الكود ، ستتم إضافة مراجعة أخرى على أساس التجميع والرضا عن الوظيفة يمكن توسيع هذه الأساليب ، ما الذي يخاف منه CC ، لدي أيضا الاعوجاج والكلاين. سؤال آخر أكثر ميتافيزيقيا هو عندما يكون من السهل تقليل الذكاء ، قد يكون الحدس عندما تكون قوة الحوسبة غير كافية ، وأشعر أن وقت العمل في منطقة +8 قد يكون له احتمال أكبر ، لذا قم بتغيير المنطقة الزمنية للاختبار

هذا أمر مضحك ، باستخدام الذكاء الاصطناعي لكتابة التعليمات البرمجية ، ومطالبة الذكاء الاصطناعي الآخر باكتشاف الأخطاء

قد يستبدل رمز كلود طريقة التحديث لمدة 5 ساعات بإعادة تعيين أسبوعية لا ينبغي أن تكون هذه الطريقة صديقة جدا للاستخدام عالي الكثافة كل يوم --- ولكنها أكثر ملاءمة للمطورين العاديين ، مما يعني أنه لا داعي للقلق بشأن إضاعة الوقت في الليل

نقطة البداية هذه جيدة ، لكن النتيجة ملتوية 1. O3 هو بالفعل إجماع على التخطيط والتصميم 2. كان Repoprompt في الأصل أداة ملخص الريبو ، ولكن الآن تمت ترقيته إلى MCP ويحتوي على نموذج O3 مدمج ، ويعتمد التخطيط على هذا 3. تكمن المشكلة في مرحلة التنفيذ ، فليس CC هو الذي يقوم بالتنفيذ ، ولكن CC يستدعي أداة MCP الخاصة بالمستودع للدمج 4. بعد إثارة المتاعب لفترة طويلة ، CC هي دمية ، هذه الأداة تضايقني ، هل أنت واثق جدا؟

لقد اختبرت ChatGPT Codex ، وأنشأت 3 إصدارات في وقت واحد ، ونظرت إلى كل إصدار ، والذي ينتمي بشكل أساسي إلى الإصدار "المعطل" ، ولم يتم تنفيذ الوظائف الأساسية. كنت أفكر في إصدارات متعددة ، والتي يمكن أن تجلب مفاجآت من زوايا مختلفة ، ولكن تبين أن TM هذه كانت صدمة. المفتاح هو أن هذا الطلب هو TODOMVC نموذجي في مجال الذكاء الاصطناعي ، وما لا يحظى بشعبية هو مجموعة التكنولوجيا الكلاسيكية TS الصديقة لمنظمة الذكاء الاصطناعي. نفس المطالبة ، باستخدام Warp ، جيد جدا لاختيار Claude Opus 4 قابلية الاستخدام. إنه يتوافق مع الاستنتاج السابق ، Wenxuan chatgpt ، Wuxuan Claude.

10 بدائل كود كلود الجوزاء CLI مناسب للمطورين الذين يستخدمون Google Cloud بعمق. مدمج أصلا مع GCP ، ويدعم إنشاء التعليمات البرمجية متعددة اللغات ، ويتم تنظيم المخرجات ، مما يجعلها مناسبة لمستخدمي Google Toolchain. Grok CLI مناسب للمطورين الذين يستمتعون بالمحادثات الممتعة والتعليقات السريعة. تم إطلاقه بواسطة xAI ، ويمكنه إنشاء أوامر shell ، وهو جيد في البرمجة النصية وتصحيح الأخطاء ، وله أسلوب حيوي. Qwen CLI مناسب لإنشاء التعليمات البرمجية متعددة اللغات ومعالجة المستندات. Alibaba مفتوح المصدر ، ويدعم لغات متعددة مثل الصينية والإنجليزية ، ولديه قدرات رائعة في ترجمة التعليمات البرمجية وتلخيص المستندات. واجهة سطر الأوامر (CLI) المفتوحة مناسب للمطورين الذين يبحثون عن درجة عالية من التخصيص والأتمتة. المصدر المفتوح قابل للتخصيص ، ويدعم تكامل النموذج المحلي وتكامل Git ، ومهام سير العمل المرنة. كلاين للمطورين الذين يبحثون عن تجربة بسيطة. مفتوح المصدر ، يدعم OpenAI ، كلود والنماذج المحلية ، واجهة خفيفة الوزن وسريعة وبسيطة. الذكاء الاصطناعي من أمازون كيرو مناسب لمطوري نظام AWS البيئي. يمكن لتكامل CLI و SDK كتابة التعليمات البرمجية وتصحيحها وشرحها، مما يجعلها ملائمة لفرق تطوير السحابة. المؤشر مناسب للمطورين الذين يحتاجون إلى IDE عميق لتكامل الذكاء الاصطناعي. استنادا إلى VS Code ، فهو يدعم نماذج مثل Claude و GPT-4 ، ويمكنه فهم قواعد التعليمات البرمجية واسعة النطاق تلقائيا ، ويدعم دردشة الذكاء الاصطناعي واقتراحات Git. Trae الذكاء الاصطناعي مناسب للمطورين الذين يرغبون في تشغيل المحطة بلغة طبيعية. يمكنه تحويل مطالبات الذكاء الاصطناعي إلى أوامر ، ودعم النماذج المحلية والسحابية ، وتحسين كفاءة الأتمتة. ركوب الأمواج شراعيا مناسب للمطورين الذين يحتاجون إلى إكمال التعليمات البرمجية في الوقت الفعلي داخل IDE. دعم أكثر من 70 لغة ، ودمج IDE السائدة ، والاستخدام المجاني وغير المحدود ، ولديه إمكانات قوية لإنشاء المستندات وتفسير التعليمات البرمجية. كود الزيادة مناسب للمطورين الذين يفضلون مساعدي برمجة الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي. دعم الويب و CLI ، والذي يمكن أن يعمل مع Claude و GPT-4 وما إلى ذلك ، لتوفير تعاون الفريق واقتراحات تعليمات برمجية للغة الطبيعية.