الوصف
LLMs ذات الخبرة هي أداة مبتكرة مفتوحة المصدر مصممة لتعزيز وكلاء البرمجة الذكية من خلال التعليم الذاتي. تم تطويرها بواسطة أندريه إيريمين، يتيح هذا المحرك لوكلاء الذكاء الاصطناعي التعلم من التعليقات اليومية وتصحيحات الأخطاء، مما يجعلهم أكثر توافقًا مع احتياجات المستخدم الفردية بمرور الوقت. على عكس الذاكرة التقليدية للذكاء الاصطناعي، تركز LLMs ذات الخبرة على التعليم الذاتي، حيث تقوم بجمع القواعد بشكل غير متصل في SQLite وتجميعها في توجيهات تشغيل نظيفة.
قراءة المزيد
تعمل الأداة من خلال دورة تعلم يومية، حيث تجمع التعليقات خلال جلسات البرمجة وتجمعها خلال الليل. تتضمن هذه العملية تسجيل التصحيحات والحالات الشاذة محليًا، والتي يتم تحليلها بعد ذلك بواسطة LLM لاستبدال التوجيهات القديمة، وإزالة التكرارات، وتصنيف القواعد في فئات نظيفة. في صباح اليوم التالي، يبدأ الوكلاء بقراءة هذه التوجيهات المجمعة، التي تكون مضغوطة وخالية من التعليقات غير الضرورية.
تم تصميم LLMs ذات الخبرة مع مراعاة الخصوصية والبساطة، حيث تضمن احتواءً صارمًا على ملفات محددة، مما يضمن عدم وجود مسح للمستودعات أو الفهرسة أو القياسات عن بُعد. تستخدم تجميعًا خاصًا بـ LLM فقط لإزالة التكرار وحل التناقضات، مما يجعلها أداة قوية للمطورين.
الأداة متوافقة مع منصات متعددة، بما في ذلك macOS وLinux وWindows 11 الأصلية وWindows 11 مع بيئات WSL الهجينة. يتم تعبئتها كمهارة مفتوحة نظيفة متوافقة مع Antigravity وClaude Code وCursor وCopilot، وهي متاحة مجانًا بموجب ترخيص MIT. يمكن للمطورين الوصول إلى المستودع على GitHub لفحص الكود أو البدء في تكييف وكلائهم المحليين اليوم.
- الفئةمساعدو البرمجة بالذكاء الاصطناعي
- نموذج التسعيرمجاني
- النشرمحلي
- المنصاتmacOS, Linux, Windows 11
الميزات الأساسية لـ LLMs ذات الخبرة
محرك تعليم ذاتي مفتوح المصدر
يجمع التعليقات والتصحيحات اليومية
يجمع القواعد في SQLite
يعمل من خلال دورة تعلم يومية
يضمن الخصوصية مع احتواء صارم للملفات
تجميع خاص بـ LLM لإزالة التكرار
توافق عبر المنصات
مجاني بموجب ترخيص MIT
كيفية استخدام LLMs ذات الخبرة؟
التثبيت: إعداد الأداة من GitHub
التكوين: ضبط الإعدادات لبيئتك
الاستخدام: تسجيل التعليقات خلال جلسات البرمجة
تحسين: مراجعة وتنقيح التوجيهات المجمعة
حالات استخدام LLMs ذات الخبرة
- تكييف الوكلاء
- دمج التعليقات
- تطوير واعٍ للخصوصية
- تطوير الذكاء الاصطناعي عبر المنصات
- التعاون مفتوح المصدر
