Закончим обзор китайскими инструментами - там тоже есть достойные варианты!
... Trae и Quoder.
6️⃣ Trae
Интересен инновационным режимом SOLO, но сегодня мы про систему памяти, которая очень базовая:
* скоуп - правила пользователя (settings - rules - user rules)
* правила проекта:
.trae/rules/, пользовательские md файлы* frontmatter не применяется, настройки скоупа нет;
в целом - это все что можно сказать. Довольно скудно! прочитать тут: https://docs.trae.ai/ide/rules-for-ai?_lang=en
6️⃣ Qoder
‼️ Один из самых интересных релизов последнего времени. Релиз упакован рядом иновационных и интересных фишек:
- repoWiki : огромный подробный автоматически создаваемый/обновляемый wiki по проекту,
- quest mode : их тейк про spec-driven development,
- быстрый code search : graph + векторный поиск (возможно, задействуют и repowiki)
- несколько моментов про long-term memory, про что мы и поговорим подробнее
Система памяти похожа на Cursor:
*
.qoder/rules папки для правил* скоуп - проект
* есть тюнинг скоупа правил: manual / agent decides / glob pattern matching files / always
* есть система памяти: memory
▶️ Агент автоматически хранит структурированную информацию о проекте:
* персональные предпочтения (Personal Preferences): стиль кода, подходы к разработке (test-forst development), пользовательские правила;
* извлечённый опыт (!!!): решения для повторяющихся ошибок, общие шаги для решения проблем, инстуркции по сборке и развёртыванию проекта (build/deploy), извлечённые уроки из проведённых рефакторингов и исправления багов (lessons learned)
* база знаний проекта : архитектура/структура, техстек, api/subsystems integration
▶️ Агент использует следующие источники для информации:
- чаты с пользователем: извлекаем явные указания и неявные паттерны
- логи работы агента: анализируем итоги работы для понимания что работает и что не работает;
- структура проекта и документация: извлечение семантической карты проекта
▶️ Для поддержания памяти в актуальном состоянии, агент производит оценку всех записанных фактов по следующим критериям (критерии весьма интересны, кмк):
- насколько релевантны записи для будущих задач
- точность и актуальность информации
- влияние на выполнение задач
Оценка производится после выполнения любой задачи, заметки которые имеют низку оценку помечаются к удалению из актуальной памяти.
▶️ Помимо этого, агент регулярно производит "ревизию" системы памяти:
- дедупликация: объединение дублирующейся/пересекающейся информации
- устранение конфликтов: устраняются выявленные противоречия в записях
- механизм "забывания": убираем нерелевантную или устаревшую информацию, основываясь на частоте использования и актуальности
🟢 Таким образом, агент используют следующий цикл в работе с памятью:
- извлечение: поиск в памяти необходимых фактов для контекста задачи
- использование: выполнение задачи с использованием сформированного контекста
- анализ: извлечение инсайтов/итогов выполнения задачи
- оценка: качества и полезности новых "воспоминаний"
- ревизия: цикл "обслуживания" памяти, рассмотрели чуть выше.
Написано в блогах крайне интересно, что уже очень здорово - идеи реально инновационные и ранее не встречавшиеся в готовых продуктах. Как работает с реальными проектами - пока не понятно, надо пробовать.
Почитать подробнее:
* блог - https://qoder.com/blog
* документация, rules: https://docs.qoder.com/user-guide/rules
* memory: https://docs.qoder.com/user-guide/chat/memory
#post
@deksden_notes
