Hermeneutic: Corecțiile AI pentru agenții de codare devin context pentru sarcini viitoare

Hermeneutic este un nou instrument dezvoltat de Hermes Labs, conceput pentru a valorifica feedback-ul utilizatorilor pentru a îmbunătăți performanța agenților de codare AI. Funcționează prin analizarea jurnalelor de conversație, identificând în mod specific instanțele în care un utilizator corectează ieșirea unui agent. Acest proces extrage informații valoroase despre intenția utilizatorului, scop și rezultatele dorite, transformând efectiv interacțiunile anterioare într-o bază de cunoștințe reutilizabilă. Sistemul suportă diverse formate de log, inclusiv Claude Code, Codex și OpenAI, și categorizează corecțiile pentru a înțelege problemele recurente, cum ar fi constrângerile ratate sau extinderea scopului.

Implementarea tehnică implică citirea formatelor de log suportate și recunoașterea interacțiunilor utilizatorilor de tip 'corecție'. Hermeneutic păstrează apoi contextul din jurul fiecărei corecții, creând un corpus local al acestor interacțiuni. Utilizează embedding-uri Ollama pentru a potrivi prompt-uri noi cu acest corpus, preluând corecțiile relevante anterioare. Aceste corecții preluate sunt apoi folosite pentru a genera un preambul concis de ghidare, citând adesea înregistrări specifice de corecție care susțin sfatul. Acest lucru permite asistență personalizată și conștientă de context, asigurând că răspunsurile viitoare ale agenților sunt mai aliniate cu așteptările utilizatorilor.

Această abordare permite dezvoltatorilor să-și valorifice propria istorie de corecții, transformând feedback-ul repetitiv în context acționabil pentru agenții AI. Prin instalarea Hermeneutic și procesarea log-urilor existente, utilizatorii pot îmbunătăți eficiența și acuratețea asistenților lor de codare AI. Proiectul este disponibil pe GitHub, încurajând implicarea comunității și dezvoltarea ulterioară, cu accent pe a face interacțiunile AI mai productive și mai puțin predispuse la erori repetate.