浪費推論:透過 Aider 輔助
➤ 自動化錯誤修復的低成本解決方案
✤ https://worksonmymachine.substack.com/p/wasting-inferences-with-aider
本文探討了一種利用多個大型語言模型(LLM)同時處理程式碼錯誤修復的方法。作者透過將 Asana 專案管理工具與 Aider 編碼代理程式連結,自動觸發多次 AI 嘗試,並選擇最佳結果。實驗顯示,利用 GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet 和 Gemini 2.0 Flash 三個模型平行處理一個簡單的 Rails Todo 應用程式的錯誤,成本低於 10 美分,並且成功產生了三個 GitHub 的 PR。這突顯了「浪費推論」的經濟效益、Agent Cluster 的可近性、以及自動化流程的潛力,並預示著 AI Agent 將不再需要人工幹預。
+ 哇,這個方法真的很有潛力,如果能將它應用到更複雜的專案中,就能大大提升開發效率!
+ 雖然看起來很酷,但我不確定這種方法是否適用於對安全性要求很高的專案,畢竟
#人工智慧 #程式碼 #自動化 #AI Agent