makedream
12:38AI LABS
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बड़े प्रोजेक्ट्स में Claude जैसे AI एजेंट का भटक जाना आपकी गलती नहीं है। मॉडल 'लॉस्ट इन द मिडिल' (Lost in the Middle) घटना से ग्रस्त होते हैं, जहाँ वे केवल बातचीत की शुरुआत और अंत पर ध्यान केंद्रित करते हैं। विशेष रूप से जब कॉन्टेक्स्ट विंडो 60% से अधिक हो जाती है, तो प्रतिक्रिया की गुणवत्ता काफी गिर जाती है। यदि सिस्टम निर्देश फ़ाइल बहुत लंबी है, तो AI महत्वपूर्ण लॉजिक के बजाय केवल कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलों को पढ़ने में ही अपने टोकन खत्म कर देता है।
इसे रोकने के लिए, आपको AI का ध्यान भटकने से बचाना होगा।
AI को पूरा सोर्स कोड देना अक्षम है। इसके बजाय, पहले इंटरफ़ेस को मानकीकृत करें। API के लिए OpenAPI और डेटा मॉडल के लिए Zod या Pydantic का उपयोग करके अलग स्कीमा फ़ाइलें बनाएँ। ऐसा करने से, AI को पूरे लॉजिक के बारे में चिंता करने की ज़रूरत नहीं होती और वह केवल दिए गए विनिर्देशों के भीतर कोड उत्पन्न करता है। मेरे परीक्षणों के अनुसार, इस तरह स्कीमा प्रदान करने से उन मामलों में 60% तक की कमी आई है जहाँ AI गलत कोड लिखता है और बार-बार सुधार के अनुरोध करने पड़ते हैं।
AI द्वारा लिखा गया कोड देखने में तो ठीक लगता है, लेकिन अक्सर इसमें कई बग्स होते हैं। Husky या pre-commit फ्रेमवर्क का उपयोग करें ताकि जो कोड क्वालिटी गेट को पार न कर सके, उसे मर्ज होने से रोका जा सके।