مستودع مفتوح المصدر يحل أكبر مشكلة في Claude Code

CChase AI
Computing/SoftwareSmall Business/StartupsInternet Technology

Transcript

00:00:00هل يمكن لمهارة واحدة أن تجعل CloudCode أكثر كفاءة بشكل ملحوظ؟
00:00:03هل يمكنه جعل CloudCode أسرع وأرخص ويكتب شيفرات أقل
00:00:06مع الاستمرار في تقديم نفس نوع النتائج عالية المستوى التي اعتدنا عليها؟
00:00:10حسنًا، هذا هو بالضبط ما تدعي أداة Ponytail قدرتها على فعله،
00:00:13وقد جعلها هذا تصل إلى 40,000 نجمة بعد سبعة أيام فقط من إطلاقها.
00:00:18والآن، Ponytail ليست الأداة الأولى التي نراها تدعي القيام بشيء من هذا القبيل.
00:00:22لقد تحدثنا عن Caveman في الماضي، وجميع هذه الأدوات تميل إلى مشاركة نفس الفكرة.
00:00:26الفكرة هي أن CloudCode بطبيعته كثير الكلام،
00:00:29وإذا أخبرناه، مهلاً، توقف عن الإكثار من الكلام،
00:00:32يمكننا الحصول على إجابة أكثر إيجازًا وتكون في نفس الوقت صحيحة بنفس القدر
00:00:36أو، كما نتذكر مع Caveman، قد تكون أكثر صحة أيضًا.
00:00:40Ponytail ببساطة هي الإصدار الأحدث من ذلك،
00:00:42ولكنه إصدار يدعي أرقامًا أفضل من أي شيء رأناه في الماضي.
00:00:45ويمكننا رؤية هذه الأرقام هنا مباشرة.
00:00:47يمكننا رؤية أسطر الشيفرة مقابل الرموز مقابل التكلفة والمقابل الزمني.
00:00:52وعلى طول الخط، اللون الرمادي هو بمثابة خط الأساس بدون أي من هذه الأدوات
00:00:55واللون الأخضر يمثل Ponytail،
00:00:58تتدرج Ponytail في صدارة المجموعة في كل مكان تقريبًا أو تقترب بشدة من ذلك.
00:01:03الآن، الأرقام التي رأيتها هنا هي مجاميع.
00:01:05هذا هو المتوسط المأخوذ عبر عدد من الاختبارات المختلفة،
00:01:08وقد تم ذلك أيضًا باستخدام Haiku 4.5.
00:01:11ولا تقلق، لاحقًا سنقوم أ، بالتحقق من صحة هذه الاختبارات،
00:01:14ونلقي نظرة على نموذج حقيقي لأنه لا أحد منا يستخدم Haiku 4.5 حقًا.
00:01:18نحن نستخدم Opus 4.8، لذا دعنا نرى شكل تلك الأرقام.
00:01:20وعندما يتعلق الأمر بأسطر الشيفرة، فهي أقل بحوالي 50% من الأسطر.
00:01:24ونحن ننظر من حيث الرموز والتكلفة والوقت،
00:01:27إلى تحسينات تتراوح بين 20% و30% مقارنة بخط الأساس.
00:01:31وهذا ليس بالمبلغ البسيط،
00:01:32خاصة عندما نقوم باستقراء هذا على شيء مثل Fable،
00:01:36وهو مكلف للغاية.
00:01:37لذا إذا كان بإمكاني إخبارك، مهلاً، إذا كنت تستخدم شيئًا مثل Fable،
00:01:40فسيكون أسرع وأرخص.
00:01:42حسنًا، نود ذلك بالتأكيد، أليس كذلك؟
00:01:43الآن، قبل أن أتطرق إلى كيفية عمل هذا
00:01:45وأعرض لك شكل نتائج المعايير،
00:01:47عندما اختبرته، كلمة سريعة من راعي اليوم، أنا.
00:01:50لذا داخل Chase AI+، لد我也 دورتي التدريبية المتقدمة لـ Clawed Code،
00:01:53وهي الطريقة الأولى للانتقال من الصفر إلى مطور ذكاء اصطناعي،
00:01:56خاصة إذا لم تكن تنحدر من خلفية تقنية.
00:01:59أقوم بتحديث هذا كل أسبوع،
00:02:01ويتضمن أيضًا دورات متقدمة حول الرموز البرمجية
00:02:03وكيفية بناء نظام التشغيل الوكيلي الخاص بك.
00:02:06يمكنك العثور على رابط له في التعليق المثبت.
00:02:08ومرة أخرى، أقوم بتحديث هذا كل أسبوع،
00:02:10ونحن نركز على حالات الاستخدام الحقيقي.
00:02:12لذا إذا كنت تريد البدء في إتقان Clawed Code،
00:02:15فهذا هو المكان المناسب لك.
00:02:16إذن كيف تعمل Ponytail؟
00:02:17حسنًا، إنها تمر عبر عملية من ست خطوات
00:02:19قبل أن تكتب الشيفرة.
00:02:20إذن السؤال الأول هو،
00:02:22هل تحتاج هذه الخدمة إلى الوجود من الأساس؟
00:02:24إذا كانت الإجابة لا،
00:02:26حسنًا، إذن نحن لا نكتب شيفرة لها على الإطلاق.
00:02:28أمر واضح نسبياً.
00:02:29بعد ذلك، نسأل، هل تقوم المكتبة القياسية بذلك؟
00:02:33إذا كانت الإجابة نعم،
00:02:34سنستخدم المكتبة القياسية.
00:02:36الشيء الكبير الذي ستراه مع المعايير
00:02:38هو أن هناك حالات يقوم فيها Clawed Code
00:02:41بإعادة إنشاء ميزات من الصفر وهي موجودة بالفعل،
00:02:45إما داخل نوع من المكتبات أو كميزة منصة.
00:02:49لذا فإن لدى Clawed Code مشكلة تتمثل في،
00:02:51مهلاً، لقد تم بناء العجلة بالفعل.
00:02:52لدينا العجلة هنا في هذا البرنامج.
00:02:53وهو يقول، أتعلم ماذا؟
00:02:55سأبني عجلة من الصفر.
00:02:56وبسبب ذلك،
00:02:57هكذا تحصل على الكثير من الشيفرات
00:02:59عندما لا تحتاج إليها بالضرورة.
00:03:01هذا شيء تراه مرارًا وتكرارًا
00:03:03في هذه المعايير.
00:03:04وللابتعاد قليلاً،
00:03:05هذه الخطوات الست تسأل جميعها تقريبًا Clawed Code،
00:03:09مثل، مهلاً، هل هذه الميزة موجودة بالفعل بشكل أصلي؟
00:03:12هل نحتاج إلى إنشاء شيء مخصص؟
00:03:15لأن Clawed يحب إنشاء أشياء مخصصة،
00:03:17حتى لو لم يكن مضطرًا لذلك.
00:03:18لذا إذا كانت المكتبة القياسية لا تفعل ذلك،
00:03:20فهو يقول، مهلاً، هل هذه ميزة منصة أصلية؟
00:03:22هل هذه تبعية مثبتة؟
00:03:24هل يمكن أن تكون هذه سطراً واحداً؟
00:03:26هل نحتاج إلى أن نكون مطولين؟
00:03:27وإذا اجتاز كل ذلك،
00:03:28وكان الأمر يشبه أساساً لا، لا، لا، لا، لا،
00:03:30فنحن نقول، مهما كتبته،
00:03:33افعل الحد الأدنى الذي يعمل فقط.
00:03:35لا تبالغ في الأمر.
00:03:36لا تنشئه إذا لم نكن بحاجة إليه.
00:03:37وإذا كنا بحاجة إليه، فقم بالحد الأدنى الضروري.
00:03:40إذن الفكرة هنا هي جعل Clawed Code كسولاً،
00:03:42ولكن ليس مهملاً.
00:03:44أي شيء يتعلق بالتحقق من حدود الثقة،
00:03:47وفقدان البيانات، والمعالجة، والأمان، وإمكانية الوصول
00:03:48لا يكون أبدًا عرضة للاستبعاد.
00:03:50لذا فهو نوع من الذكاء في اختيار ما يُطبق عليه هذه العملية.
00:03:53الآن من حيث التثبيت، فهو مباشر نسبياً.
00:03:55ستقوم فقط بنسخ هذا الأمر هنا.
00:03:57وسأضع رابطاً في الوصف
00:03:58لهذا المستودع، بالطبع،
00:04:00وهذا سيقوم بتثبيته لك.
00:04:01ويمكنك أيضًا استخدام هذا للرموز البرمجية،
00:04:03أو حقًا لأي وكيل ذكاء اصطناعي هناك.
00:04:05هناك القليل من الأوامر عندما يتعلق الأمر بـ Ponytail.
00:04:07وتحديداً، light وfull وultra وoff.
00:04:10مرة أخرى، يذكرنا جداً بـ Caveman،
00:04:12مثل مستويات Caveman التي نسعى إليها.
00:04:14يمكننا جعله يراجع شيفرتنا.
00:04:16يمكننا جعله يدقق مستودعاً.
00:04:18ثم لدينا أيضًا مهارات debt وgain وhelp.
00:04:20مرة أخرى، يمكنك التعمق حقًا في هذه الأمور
00:04:22إذا كنت ترغب في ذلك داخل مستودع GitHub.
00:04:24ولكن لا شيء من هذا يهم حقًا
00:04:24إذا لم تكن المعايير ثابتة.
00:04:26والشيء الجميل في هذا المستودع
00:04:28هو أنهم يمنحوننا المعايير.
00:04:29يمكننا تشغيل هذا بأنفسنا.
00:04:31وتخمن ماذا؟
00:04:32هذا هو بالضبط ما فعلته.
00:04:34يمكنك القيام بذلك بنفسك أيضًا.
00:04:36هناك مقال تفصيلي كامل
00:04:37حول كيف حصلوا على المعايير
00:04:39هنا مباشرة في ملف README.
00:04:40ويمنحك أيضًا القدرة على إعادة إنتاج هذه النتائج.
00:04:43ولذا ما سأعرضه لك
00:04:44هو الأرقام التي حصلت عليها
00:04:45عندما أعدت إنتاج كل هذه المعايير.
00:04:48وقد أعدت إنتاجها ليس فقط باستخدام Haiku 4.5،
00:04:51وهو ما تراه في المستودع،
00:04:52ولكن قمت بذلك أيضًا باستخدام Opus 4.8.
00:04:54لأنه مرة أخرى، لا أحد منا يستخدم Haiku.
00:04:56أنا لا أهتم حقًا بـ Haiku.
00:04:58أنا أهتم بـ Opus.
00:05:00وكانت النتائج بصراحة مثيرة للاهتمام للغاية.
00:05:02إذن هنا الاختبارات، وهنا النتائج.
00:05:04ترى أرقامهم المنشورة.
00:05:07وترى تشغيلنا باستخدام Haiku.
00:05:09ثم هنا على أقصى اليمين
00:05:10هو تشغيلنا باستخدام Opus.
00:05:12في الأسفل، لديك المجموع.
00:05:14إذن نسبة 54%، هذه أيضًا، بالنظر إلى أسطر الشيفرة.
00:05:17إنها أقل بنسبة 54% في أسطر الشيفرة، وفقًا لـ Ponytail.
00:05:21عندما قمنا بتشغيلها، كانت 56% على Haiku.
00:05:24إذن، النتيجة متطابقة تقريباً.
00:05:27وبالنسبة لـ Opus، كانت النسبة 71%.
00:05:29لذا رأينا مكاسب أكبر وكفاءة أعلى في الكود عند استخدام Ponytail مع Opus.
00:05:36لماذا ذلك؟
00:05:36لأن هذه النماذج الأقوى تميل إلى التحدث كثيراً، أليس كذلك؟
00:05:40إنهم يحبون الإسهاب.
00:05:41مرة أخرى، إشارة إلى نموذج كيفمان.
00:05:43ستتذكرون إحدى الدراسات التي تمت مناقشتها هناك
00:05:45وهي الفكرة القائلة بأن النماذج المسهبة للغاية تحب التحدث كثيراً
00:05:50لدرجة أنهم أحياناً يثنون أنفسهم عن الإجابة الصحيحة.
00:05:53لذا فالأمر مثير للاهتمام ويبدو وكأنه دفعة لهذا الشيء.
00:05:57وهو أمر مثير للاهتمام.
00:05:58وهو يتحدثون عن سبب استخدامهم لـ Haiku في الاختبار وكان ذلك بسبب التكلفة.
00:06:02أعتقد حقاً أنه كان يجب عليهم القيام بهذا الأمر برمته باستخدام Opus
00:06:04لأنه عندما قمنا بتشغيله، جعل Opus الأمر يبدو أفضل في الواقع.
00:06:09كما تعلمون، هذا هو النموذج الذي يستخدمه الناس.
00:06:11لذا، على أي حال، لقد قللوا من شأن كفاءته فيما يتعلق بأسطر الكود.
00:06:15وهذا ينطبق أيضاً على التكاليف.
00:06:17عندما نظرنا إلى Haiku 4.5، ما هي النتيجة الإجمالية في اختباراتنا؟
00:06:21رأينا انخفاضاً بنوالي 25% في التكلفة مقارنة بـ Opus 4.8 بانخفاض قدره 53%،
00:06:28وهو أمر مذهل.
00:06:30تكلفته أقل بنسبة 53%.
00:06:32تخيل لو كان هذا Fable.
00:06:33ويمكنك رؤية جميع الاختبارات والأرقام في جميع الجوانب.
00:06:35وكان أدنى رقم هو 13%.
00:06:38وفي بعض الحالات، وصل إلى 73% لمعالج متعدد الخطوات.
00:06:42الآن قد تسأل: هل نحتاج حقاً إلى Opus لبعض هذه الحالات؟
00:06:45نقطة وجيهة.
00:06:45ولكن عليك فقط أن تفهم ما يتم توضيحه هنا.
00:06:48ما كان سيكلف 1.39 دولاراً عادة باستخدام Opus القياسي بدون المهارة، كلفنا 0.38 دولاراً
00:06:55باستخدام Ponytail.
00:06:57وإذا نظرنا إلى Haiku، فإن هذه النماذج الأصغر حجماً أدت في بعض الحالات إلى تكاليف أعلى عند استخدام Ponytail.
00:07:04لذا فإن فكرة تقليل أسطر الكود وجعلها أكثر فعالية تكون أفضل بكثير عندما نتحدث عن نماذج أكثر قوة.
00:07:11في بعض الحالات، نحصل على تأثير عكسي مع النماذج الأصغر لأنها كانت فعالة بالفعل نظراً لكونها بسيطة وسريعة نوعاً ما.
00:07:18يمكنك أن ترى هنا في اختبار قياس العناصر، كان استخدام Ponytail مع Haiku أكثر تكلفة بنسبة 21%.
00:07:27نحن نتحدث الآن عن فرق سنتين، لكن النقطة لا تزال قائمة.
00:07:31كلما كان النموذج أقوى، كانت هذه البنية أكثر فعالية.
00:07:34وأود حقاً أن أرى شكل هذا باستخدام Fable.
00:07:37مرة أخرى، نسبة 53% ليست مزحة.
00:07:39وماذا عن السرعة؟
00:07:40مرة أخرى، نرى نفس النتيجة تتكرر مع Haiku.
00:07:43بأي مقدار كان أسرع؟
00:07:44أسرع بنحو 31%، أصبح استخدام Haiku مع Ponytail أسرع بنسبة 31% مقارنة بعدم استخدامه.
00:07:51مع Opus، أصبح أسرع بنسبة 71%.
00:07:55أسرع بنسبة 71%.
00:07:56ومرة أخرى، ماذا نرى مع Haiku؟
00:07:58هناك حالات، ثلاث في الواقع، كان فيها أبطأ عند استخدام Ponytail.
00:08:03كما تعلمون، في بعض الحالات، كان أبطأ بنسبة 22% مقابل كل اختبار قياسي على طول الخط في Opus وصولاً إلى 88%.
00:08:10في بعض الحالات، كان أسرع دائماً، أليس كذلك؟
00:08:13مرة أخرى، نرى المعالج متعدد الخطوات بنسبة 78%، ومنتقي التواريخ بنسبة 88%.
00:08:17وفي أسوأ سيناريو، كان الفارق بنسبة 27%.
00:08:22لذا نحن ننظر إلى هذه الأرقام مع Ponytail ونقول، أوه، خذها بتحفظ، حتى وإن استطعت عمل الاختبارات القياسية، فما هي نسبة 20% حقاً؟
00:08:31ثم تقول، أوه، إنه Haiku.
00:08:33لذا فهذا هراء نوعاً ما.
00:08:34ثم نختبره على Opus فيكون مختلفاً بشكل كبير.
00:08:36إنه أكثر فعالية بكثير.
00:08:37وأعتقد أن السؤال البديهي يصبح: ماذا عن الاختبارات القياسية نفسها؟
00:08:41إلى أي مدى هذه الاختبارات القياسية فعالة؟
00:08:42هل هي واقعية؟
00:08:44أولاً، اذهب إلى المستودع، وقم بتجربة هذه بنفسك أو قم بتشغيل اختباراتك الخاصة التي تعتقد أنها تناسب ما تعتبره مشروعاً.
00:08:52على أي حال، أعتقد أنه عندما نتحدث عن، أعتقد الاختبارات القياسية الـ 19 المختلفة التي تمت، فنحن نبدأ في رؤية نفس النتيجة في كل مكان.
00:08:59عندما ننظر إلى نموذج أكثر قوة مثل Opus، أعني، بصراحة، أتجاهل هذه الأمور بالنسبة لـ Haiku.
00:09:04لا أهتم بـ Haiku.
00:09:06إنه أرخص.
00:09:07إنه أسرع.
00:09:08وبالتالي، فهو أكثر كفاءة.
00:09:11ومرة أخرى، بما أننا نتحدث عما هو في الأساس مجرد مهارة، فما هي الجانب السلبي لتجربة هذا الأمر؟
00:09:16هذه الأرقام تبدو جيدة حقاً.
00:09:17أقترح بشدة أن تذهب إلى هذا المستودع، وتقوم بتنزيله والبدء في استخدامه بنفسك.
00:09:21في أسوأ السيناريوهات، لنقل بالنسبة لمشروعك الخاص، إنه معقد للغاية لدرجة أن إخباره بأن يكون أقل إسهاباً قد يأتي بنتائج عكسية.
00:09:30حسناً، أعني أن الأمر يشبه سيناريو لا ضرر ولا ضرار، أليس كذلك؟
00:09:34إذن هذا هو أسوأ سيناريو.
00:09:37أفضل سيناريو هو أنك توفر حوالي 50% من استخدامك لـ Opus ويكون أسرع بنسبة 70%.
00:09:43لذا فهي أمور مثيرة للاهتمام حقاً.
00:09:45سأستخدم هذا بالتأكيد في حياتي اليومية.
00:09:47لقد كنت أستخدم Caveman منذ شهر أو شهرين طوال الوقت، وكان محَملاً تلقائياً.
00:09:52وسأقوم بالتحول إلى Ponytail وأرى كيف سيعجبني.
00:09:55أعتقد أن كلما ظهرت أشياء كهذه، كان ذلك أفضل.
00:09:58كل ما تسمعه هذه الأيام هو تكلفة الرموز، تكلفة الرموز، تكلفة الرموز.
00:10:03لذا فإن أي شيء يمكنه تقليل ذلك بالنسبة لنا سيحظى بقبول جيد.
00:10:07إذن من هنا سأنهي هذا الفيديو.
00:10:08وكالعادة، تأكد من الاطلاع على ChaseAI Plus إذا كنت تريد الحصول على دورة Cloud Code Masterclass الخاصة بي.
00:10:13أخبرني برأيك في التعليقات وأراكم لاحقاً.

Key Takeaway

توفر أداة Ponytail المفتوحة المصدر آلية من ست خطوات لتقليل إسهاب وكلاء الذكاء الاصطناعي مثل Claude Code، مما حقق توفيرًا في التكاليف بنسبة 53% وتقليلاً لأسطر الشيفرة بنسبة 71% عند استخدام نموذج Opus.

Highlights

  • حققت أداة Ponytail المصممة لزيادة كفاءة Claude Code 40,000 نجمة بعد سبعة أيام فقط من إطلاقها.

  • أدت استخدام Ponytail مع نموذج Opus إلى تقليل أسطر الشيفرة بنسبة 71% وتحسين السرعة بنسبة 71%.

  • خفضت Ponytail التكلفة بنسبة 53% عند استخدامها مع نموذج Opus.

  • تعتمد أداة Ponytail على عملية من ست خطوات للتحقق من ضرورة كتابة الشيفرة واستخدام المكتبات القياسية قبل الإنشاء.

  • أظهرت النماذج الأصغر مثل Haiku نتائج عكسية في بعض الاختبارات عند استخدام Ponytail بسبب كفاءتها الأصلية البسيطة.

Timeline

مقدمة عن أداة Ponytail ونتائج المعايير الأولية

  • تعد أداة Ponytail إصدارًا أحدث يهدف إلى تقليل إسهاب Claude Code وتقديم إجابات أكثر إيجازًا.
  • وصلت الأداة إلى 40,000 نجمة بعد سبعة أيام فقط من إطلاقها.
  • أظهرت الاختبارات الأولية باستخدام نموذج Haiku 4.5 انخفاضًا بنسبة 50% في أسطر الشيفرة وتحسينات تتراوح بين 20% و30% في التكلفة والوقت.

تستعرض هذه الفترات مشكلة إسهاب وكلاء الذكاء الاصطناعي في كتابة الشيفرات وكيف تحاول أدوات مثل Caveman وPonytail معالجة ذلك. يتم عرض مقارنات بين خط الأساس والأداة الجديدة باستخدام متوسطات الاختبارات، مع الإشارة إلى خطط استخدام نماذج أقوى مثل Opus لاحقًا.

آلية عمل أداة Ponytail وخطواتها الست

  • تمر الأداة بعملية من ست خطوات قبل كتابة أي شيفرة للتحقق من الحاجة الفعلية لها.
  • تتحقق الأداة مما إذا كانت المكتبة القياسية أو ميزات المنصة الأصلية توفر الوظيفة المطلوبة لتجنب إعادة اختراع العجلة.
  • تستثني الأداة حدود الثقة وفقدان البيانات والأمان من التقليل لضمان عدم المساس بجودة الكود.

تشرح هذه الفترات كيفية قيام Ponytail بجعل وكيل الذكاء الاصطناعي أكثر كسلاً ولكن دون إهمال الجوانب الأمنية. تتضمن العملية أسئلة متسلسلة حول وجود الميزة مسبقًا، وضرورة التبعيات، وفرض الحد الأدنى من الشيفرات التي تعمل فقط دون مبالغة.

نتائج اختبارات الأداء باستخدام نماذج Haiku وOpus

  • أدى استخدام Ponytail مع نموذج Opus إلى تقليل أسطر الشيفرة بنسبة 71% وانخفاض التكلفة بنسبة 53%.
  • سجلت النماذج القوية مكاسب كفاءة أعلى بكثير مقارنة بالنماذج الأصغر مثل Haiku.
  • أظهرت الاختبارات تسريعًا بنسبة 71% عند اقتران الأداة بنموذج Opus في المهام المعقدة.

تعرض هذه الفترات مقارنة مفصلة بين نتائج اختبارات Haiku وOpus. توضح البيانات أن النماذج الأكثر قوة تستفيد بشكل أكبر من قيود الأداة لأنها تميل للإسهاب المفرط، بينما قد تُظهر النماذج الصغيرة أحيانًا زيادة طفيفة في التكلفة أو الوقت نظراً لبساطتها الأصلية.

Community Posts

View all posts