การพัฒนา AI ที่ขับเคลื่อนด้วยสเปค: ควบคุมคำแนะนำของตัวแทนก่อนที่จะส่งออก

การพัฒนา AI ที่ขับเคลื่อนด้วยสเปค ให้ทีมมีวิธีที่ดีกว่าในการทำงานร่วมกับตัวแทนการเขียนโค้ด AI: เขียนเจตนาก่อน, ทำให้มองเห็นได้, และทำให้ตัวแทนทำงานตามข้อกำหนดที่ทนทานแทนที่จะเป็นคำสั่งที่ใช้แล้วทิ้ง.

การเปลี่ยนแปลงนี้สำคัญเพราะโค้ดที่เขียนโดยตัวแทนจะเชื่อถือได้เท่ากับคำแนะนำที่อยู่เบื้องหลังมัน เมื่อข้อกำหนดคลุมเครือ, ล้าสมัย, ซ้ำซ้อน, หรือซ่อนอยู่ในประวัติการแชท ทีมจะสูญเสียความสามารถในการตรวจสอบสิ่งที่ตัวแทนถูกขอให้ทำ เมื่อข้อกำหนดมีโครงสร้างและมีการจัดเวอร์ชัน มันจะกลายเป็นสิ่งประดิษฐ์ทางวิศวกรรมที่แท้จริง.

ShareAI ไม่ใช่กรอบงานตัวแทนการเขียนโค้ดหรือเครื่องมือสร้างแอป 它适合生产路径的后期阶段：当应用程序或代理工作流需要通过一个API访问模型、路由、故障转移、市场可见性和使用跟踪时。但同样的操作纪律适用。从一开始就管理提示、规格、模型路由和使用的团队在扩展AI功能时会更容易。.

การพัฒนา AI ที่ขับเคลื่อนด้วยสเปคเริ่มต้นด้วยเจตนาที่ทนทาน

แนวคิดเชิงปฏิบัตินั้นง่าย: ก่อนที่ตัวแทนจะเขียนโค้ด ทีมจะเขียนสิ่งที่ควรเป็นจริงลงไป ซึ่งอาจรวมถึงปัญหาของผู้ใช้, เกณฑ์การยอมรับ, ข้อจำกัด, เป้าหมายที่ไม่ใช่เป้าหมาย, กฎข้อมูล, ขอบเขตความปลอดภัย, และความคาดหวังในการทดสอบ.

โอเพ่นซอร์สของ GitHub ชุดข้อมูลจำเพาะ เป็นตัวอย่างหนึ่งของทิศทางนี้ 它将规格视为可以指导计划、任务和实施的核心工件。更深层次的教训并不局限于一个工具：代理需要一个人类可以检查的真实来源。.

สำหรับทีมผลิตภัณฑ์ แหล่งข้อมูลที่แท้จริงนั้นควรกระชับพอสำหรับโมเดลที่จะติดตามและเฉพาะเจาะจงพอสำหรับผู้ตรวจสอบที่จะตัดสิน.

ทำไมประวัติคำสั่งถึงไม่เพียงพอ

ประวัติคำสั่งรู้สึกสะดวกในขณะที่คนหนึ่งกำลังทดลอง 它在团队需要理解为什么某个功能以某种方式运行时会崩溃。.

如果意图的唯一记录存在于聊天中，审查者必须从分散的指令中重建决策。如果规格存在于存储库、票证或产品文档中，团队可以在实施之前审查它，并在实施之后将输出与之进行比较。.

นี่คือจุดที่การพัฒนา AI ที่ขับเคลื่อนด้วยสเปคกลายเป็นการกำกับดูแลแทนที่จะเป็นการแสดงกระบวนการ สเปคควรตอบคำถามว่าตัวแทนได้รับอนุญาตให้เปลี่ยนแปลงอะไร, ควรหลีกเลี่ยงอะไร, ความสำเร็จหมายถึงอะไร, และการทดสอบหรือการประเมินใดที่จำเป็นก่อนที่การเปลี่ยนแปลงจะถูกส่งออก.

ทำให้คำแนะนำตัวแทนกระชับ

คำแนะนำเพิ่มเติมไม่ได้ทำให้ตัวแทนปลอดภัยขึ้นโดยอัตโนมัติ ไฟล์คำแนะนำที่ยาวมักซ่อนความขัดแย้งไว้ และยังสามารถผลักกฎที่สำคัญที่สุดออกไปจากบริบทที่ใช้งานอยู่.

ชุดคำแนะนำที่ดีจะแยกสามสิ่งออกจากกัน: สิ่งที่ตัวแทนพยายามทำให้สำเร็จ, เหตุผลที่งานนั้นสำคัญ, และวิธีที่ฐานโค้ดคาดหวังให้มีการเปลี่ยนแปลง เก็บกฎทั่วไปให้สั้น ใส่รายละเอียดเฉพาะโดเมนใกล้กับฟีเจอร์ ใช้ตัวอย่างเฉพาะเมื่อช่วยอธิบายรูปแบบที่แท้จริง.

สำหรับผลิตภัณฑ์ AI สิ่งนี้รวมถึงกฎการกำหนดเส้นทางโมเดล สเปคสำหรับฟีเจอร์ AI ที่เผชิญหน้ากับลูกค้าควรระบุว่าฟีเจอร์นั้นต้องการความหน่วงต่ำ, ต้นทุนต่ำ, การให้เหตุผลที่แข็งแกร่ง, การสำรองข้อมูล, ความชอบในภูมิภาค, หรือข้อจำกัดการใช้งานหรือไม่ ตัวเลือกเหล่านี้ส่งผลต่อเส้นทาง API พอๆ กับโค้ดของแอปพลิเคชัน.

เชื่อมต่อสเปคกับการเข้าถึงและการใช้งานโมเดล

สเปคไม่ควรสิ้นสุดที่การสร้างโค้ด เมื่อฟีเจอร์ทำงาน ทีมยังคงต้องรู้ว่าใช้เส้นทางโมเดลใด, รูปแบบการใช้งานที่คาดหวังคืออะไร, และต้นทุนหรือคุณภาพจะถูกตรวจสอบอย่างไร.

ShareAI ช่วยให้ทีมเข้าถึงโมเดลกว่า 150+ ผ่าน API เดียว, เปรียบเทียบสัญญาณตลาด, และวางแผนเส้นทางตามการเลือกโมเดล, ราคา, ความหน่วง, ความพร้อมใช้งาน, และความน่าเชื่อถือ นักพัฒนาสามารถเริ่มต้นด้วย เอกสาร ShareAI, เปรียบเทียบตัวเลือกใน ตลาดโมเดล, และทดสอบคำขอใน สนามเด็กเล่น.

สำหรับผู้สร้าง สเปคยังสามารถอธิบายความคาดหวังด้านการสร้างรายได้ได้อีกด้วย หากฟีเจอร์ AI จะสร้างการใช้งานที่แปรผันสูงในหมู่ลูกค้า ผู้สร้างสามารถกำหนดเส้นทางการอนุมานนั้นผ่าน ShareAI, ตั้งค่ากำไรหรือค่าธรรมเนียมเพิ่มเติม, ให้ลูกค้าชำระเงิน ShareAI สำหรับการใช้งาน, และรับการจ่ายเงินรายเดือนตามรายได้ที่สร้างขึ้น.

เช็คลิสต์สเปคที่ใช้งานได้จริงสำหรับงานตัวแทน AI

• กำหนดผลลัพธ์ของผู้ใช้และผลลัพธ์ทางธุรกิจ.
• ระบุพื้นผิวแอป, เวิร์กโฟลว์, หรือตัวแทนที่จะเรียกใช้โมเดล.
• แสดงข้อจำกัดที่เข้มงวด, สิ่งที่ไม่ใช่เป้าหมาย, และขอบเขตข้อมูล.
• ระบุเกณฑ์การยอมรับในภาษาที่สามารถทดสอบได้.
• ระบุไฟล์, API, หรือเครื่องมือที่ตัวแทนอาจเปลี่ยนแปลงได้.
• เลือกข้อกำหนดของเส้นทางโมเดล: ต้นทุน, ความเร็ว, คุณภาพ, ความพร้อมใช้งาน, หรือการสำรองข้อมูลเมื่อเกิดข้อผิดพลาด.
• ตัดสินใจว่าจะวัดการใช้งานอย่างไรหลังจากเปิดตัว.
• สำหรับการสร้างรายได้ของ Builder ให้กำหนดว่าจะใช้ส่วนต่างหรือค่าธรรมเนียมเพิ่มเติมกับการคาดการณ์ที่กำหนดเส้นทางหรือไม่.

เป้าหมายไม่ใช่การทำให้ทีมช้าลง เป้าหมายคือการทำให้การพัฒนาที่ได้รับการช่วยเหลือจาก AI สามารถตรวจสอบได้เพียงพอเพื่อไม่ให้ความเร็วกลายเป็นการทำงานซ้ำ.

คำถามที่พบบ่อย

การพัฒนา AI ที่ขับเคลื่อนด้วยสเปคคืออะไร?

การพัฒนา AI ที่ขับเคลื่อนด้วยสเปคเป็นกระบวนการทำงานที่ทีมเขียนข้อกำหนดเชิงโครงสร้างและเกณฑ์การยอมรับก่อนที่ตัวแทน AI จะสร้างหรือแก้ไขโค้ด.

ทำไมการพัฒนา AI ที่ขับเคลื่อนด้วยสเปคถึงมีประโยชน์?

มันทำให้เจตนาสามารถตรวจสอบได้ ทีมสามารถตรวจสอบสเปค ตัดสินการดำเนินการตามสเปคนั้น และหลีกเลี่ยงการพึ่งพาประวัติคำสั่งที่กระจัดกระจาย.

สเปคเหมือนกับคำสั่งหรือไม่?

ไม่ คำสั่งมักจะเป็นคำแนะนำครั้งเดียว สเปคเป็นสิ่งที่คงทนซึ่งสามารถกำหนดเวอร์ชัน ตรวจสอบ ทดสอบ และนำกลับมาใช้ใหม่ได้ในระหว่างการทำงานของตัวแทน.

ShareAI มีเครื่องมือสำหรับการพัฒนาที่ขับเคลื่อนด้วยสเปคหรือไม่?

ไม่ ShareAI เป็นตลาดและ API สำหรับ AI ไม่ใช่กรอบการพัฒนา มันช่วยทีมกำหนดเส้นทางการจราจรของโมเดล เปรียบเทียบโมเดล จัดการการใช้งาน และสนับสนุนการสร้างรายได้ของ Builder เมื่อการจราจรของ AI ผ่าน ShareAI.

ควรเขียนคำแนะนำสำหรับตัวแทน AI อย่างไร?

ทำให้สั้น โครงสร้างชัดเจน และเฉพาะเจาะจง แยกกฎทั่วไปออกจากบริบทเฉพาะฟีเจอร์ และหลีกเลี่ยงการใส่ทุกกรณีขอบในไฟล์คำแนะนำยาวๆ.

สเปคฟีเจอร์ AI ควรรวมอะไรบ้าง?

รวมผลลัพธ์ของผู้ใช้, เกณฑ์การยอมรับ, ขอบเขตข้อมูล, การเปลี่ยนแปลงที่อนุญาต, ความคาดหวังของเส้นทางโมเดล, การตรวจสอบคุณภาพ, และวิธีการวัดการใช้งาน.

การกำหนดเส้นทางโมเดลเข้ากับสเปคได้อย่างไร?

สเปคควรระบุว่าฟีเจอร์ต้องการความหน่วงต่ำ, ต้นทุนต่ำกว่า, การให้เหตุผลที่แข็งแกร่งกว่า, เส้นทางสำรอง, ความชอบในภูมิภาค, หรือข้อกำหนดความพร้อมใช้งานที่เข้มงวด.

ผู้สร้างสามารถสร้างรายได้จากฟีเจอร์ AI ที่สร้างด้วยตัวแทนการเขียนโค้ดได้หรือไม่?

ได้, หากผู้สร้างเป็นเจ้าของแอปพลิเคชันและกำหนดเส้นทางการอนุมาน AI ผ่าน ShareAI. ผู้สร้างสามารถกำหนดส่วนต่างหรือค่าธรรมเนียมเพิ่มเติมและรับการจ่ายเงินรายเดือนจากการใช้งานที่เกิดขึ้น.

ทีมควรใช้ ShareAI Playground เมื่อใด?

ใช้ Playground เมื่อเปรียบเทียบพฤติกรรมของโมเดลก่อนเลือกเส้นทางสำหรับฟีเจอร์ AI, เวิร์กโฟลว์ตัวแทน, หรือการรวม API ในการผลิต.

ข้อผิดพลาดที่ใหญ่ที่สุดในการพัฒนา AI ที่ขับเคลื่อนด้วยสเปคคืออะไร?

ข้อผิดพลาดที่ใหญ่ที่สุดคือการปล่อยให้สเปคเบี่ยงเบนจากพฤติกรรมการผลิต. ทบทวน, เวอร์ชัน, และอัปเดตสเปคเมื่อผลิตภัณฑ์, เส้นทางโมเดล, หรือเกณฑ์การยอมรับเปลี่ยนแปลง.

ทีมที่เตรียมฟีเจอร์ AI สำหรับการผลิตสามารถใช้ การเริ่มต้นใช้งาน ShareAI API เพื่อเชื่อมต่อการเข้าถึงโมเดล, การกำหนดเส้นทาง, และการมองเห็นการใช้งานกับฟีเจอร์ที่พวกเขากำลังระบุ.