Recientemente me puse a experimentar con una solución técnica interesante. Desde el archivo .jsonl de registros de CC, extraí automáticamente los registros de comandos, y luego utilicé IA junto con habilidades personalizadas para visualizar todo el proceso de ejecución de la sesión.
Suena sencillo, pero en realidad la operación es un poco más compleja—primero hay que entender la estructura de datos del registro, y luego usar la función de Artifacts para construir una interfaz de visualización. La sesión completa tardó más de 2 horas en ejecutarse, pero en realidad la mayor parte del tiempo estuvo en estado de inactividad.
Esta idea de tratar el proceso de desarrollo en sí mismo como datos para su análisis resulta bastante útil para optimizar el flujo de trabajo. Especialmente cuando se trata de tareas repetitivas, la automatización de la extracción y la visualización puede ahorrar mucho trabajo.
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AlwaysQuestioning
· hace4h
¡Vaya, esta idea es genial! Hace tiempo que quiero probar la optimización del flujo de trabajo basada en datos.
Espera, ¿el 2% de inactividad en 2 horas? Parece que se puede seguir explorando, ¿qué etapas son las que más tiempo desperdician?
El formato jsonl es realmente molesto de manejar, ya he cometido errores con eso antes.
¿Se puede hacer open source esta lógica de extracción automática? Quiero modificarla y usarla en mi propio proyecto.
Impresionante, ¡hemos descubierto una nueva idea de optimización!
Pero, ¿qué tal la estabilidad al construir visualizaciones con artifacts? Antes he tenido problemas con eso.
Las tareas repetitivas generan los mayores beneficios, ¿cuánto tiempo se puede ahorrar?
Parece un plan maduro, ¿cómo se te ocurrió usar el concepto de skill?
Para ser honesto, no entendí muy bien la parte de extracción con jsonl, ¿puedes explicarlo con más detalle?
¿Se puede exportar la distribución del tiempo de toda la sesión? Parece que vale la pena analizarlo en profundidad.
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TokenomicsDetective
· hace4h
¡Vaya, esa idea es bastante genial! ¿Tomar el proceso de sesión como datos para hacer ingeniería inversa directamente? Pensar en esas 2 horas de tiempo ocioso es simplemente increíble, el espacio para optimización es enorme.
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MaticHoleFiller
· hace4h
Vaya, esta idea no está mal, tener tanto tiempo ocioso es realmente un desperdicio, y visualizándolo todo de un vistazo es muy claro.
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SchrodingerGas
· hace4h
Hmm... analizar el proceso de ejecución como datos, esa idea realmente tiene su gracia. Pero en una sesión de dos horas, la mayor parte del tiempo está inactiva, ¿no es un poco desproporcionado ese costo de interacción?
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ProxyCollector
· hace4h
¡Vaya, qué idea tan brillante! Convertir la sesión en visualización de datos... ¿cómo no se me ocurrió antes?
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DegenMcsleepless
· hace4h
¡Ja, 2 horas de inactividad, parece que solo estoy esperando a que la IA piense bien, jaja!
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Esta idea realmente es genial, al digitalizar el proceso puedes ver en qué momento estás haciendo trampa.
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El conjunto jsonl realmente requiere esfuerzo, pero una vez que lo dominas, es increíblemente gratificante.
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Espera, ¿después de la visualización no se podría asignar una puntuación de rendimiento a cada comando?
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Solo quiero saber si los Artifacts son realmente tan útiles o si solo son algo que parece bonito.
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Entiendo muy bien la automatización de tareas repetitivas, no solo ahorra tiempo sino que también reduce errores por descuido.
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En definitiva, es hacer que la máquina registre lo que ha hecho por sí misma, un poco de meta, ¿verdad?
Recientemente me puse a experimentar con una solución técnica interesante. Desde el archivo .jsonl de registros de CC, extraí automáticamente los registros de comandos, y luego utilicé IA junto con habilidades personalizadas para visualizar todo el proceso de ejecución de la sesión.
Suena sencillo, pero en realidad la operación es un poco más compleja—primero hay que entender la estructura de datos del registro, y luego usar la función de Artifacts para construir una interfaz de visualización. La sesión completa tardó más de 2 horas en ejecutarse, pero en realidad la mayor parte del tiempo estuvo en estado de inactividad.
Esta idea de tratar el proceso de desarrollo en sí mismo como datos para su análisis resulta bastante útil para optimizar el flujo de trabajo. Especialmente cuando se trata de tareas repetitivas, la automatización de la extracción y la visualización puede ahorrar mucho trabajo.