Một nhà phát triển vừa gửi 178 commits trong một ngày—mặc dù họ nhanh chóng lưu ý rằng khoảng 100 trong số đó đã dành để làm quen với quy trình phát triển của họ, vì vậy chất lượng thực tế có phần khiêm tốn hơn.
Điểm nổi bật thực sự? Họ đã xây dựng một bộ đếm token tùy chỉnh để theo dõi việc sử dụng ngữ cảnh theo từng tệp sau khi nhận ra rằng họ đang tiêu thụ quá nhanh phạm vi ngữ cảnh của mình. Đó là loại vấn đề khác biệt khi bạn làm việc với mã hóa hỗ trợ AI—quản lý ngân sách token đó trở nên quan trọng không kém việc quản lý mã của bạn.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
13 thích
Phần thưởng
13
7
Đăng lại
Retweed
Bình luận
0/400
BankruptcyArtist
· 4giờ trước
Haha 178 lần commit nghe có vẻ ấn tượng, nhưng phần lớn là quen thuộc với quy trình làm việc, thật nhàm chán biết bao
Xem bản gốcTrả lời0
LidoStakeAddict
· 15giờ trước
178 commits nghe có vẻ ấn tượng, kết quả 100 cái đều đang chỉnh workflow, thật sự là ảo tưởng quá
Xem bản gốcTrả lời0
Lonely_Validator
· 01-15 19:51
178 commits nghe có vẻ đáng sợ, nhưng hơn một trăm trong số đó là quy trình quen thuộc haha
178 commits nghe có vẻ ấn tượng, nhưng hơn 100 trong số đó là để khám phá quy trình làm việc haha, đó là thực tế
Tuy nhiên, ý tưởng về bộ đếm token cũng khá hay, những người viết mã bằng AI chắc chắn phải đối mặt với vấn đề này đúng không?
Xem bản gốcTrả lời0
ShibaMillionairen't
· 01-14 05:42
token budget này thực sự là đỉnh, một ngày tiêu hết nửa tháng hạn mức không phải là mơ đâu haha
Một nhà phát triển vừa gửi 178 commits trong một ngày—mặc dù họ nhanh chóng lưu ý rằng khoảng 100 trong số đó đã dành để làm quen với quy trình phát triển của họ, vì vậy chất lượng thực tế có phần khiêm tốn hơn.
Điểm nổi bật thực sự? Họ đã xây dựng một bộ đếm token tùy chỉnh để theo dõi việc sử dụng ngữ cảnh theo từng tệp sau khi nhận ra rằng họ đang tiêu thụ quá nhanh phạm vi ngữ cảnh của mình. Đó là loại vấn đề khác biệt khi bạn làm việc với mã hóa hỗ trợ AI—quản lý ngân sách token đó trở nên quan trọng không kém việc quản lý mã của bạn.