同样的问题在维护者的对话中不断出现:当拉出请求的队列充满了代理员所写的工作时,你会怎么做?
It’ 某事Nicholas Tindle, AutoGPT的创始AI工程师, 我在五月和他谈过维护月的事 在接受采访时,AutoGPT拥有超过18万颗恒星和约150个开放拉力请求.
这些牵引请求中很大一部分是由代理商撰写的,包括Copilot,OpenClaw,以及AutoGPT’s自己的内部工具等.
大部分的维护者,我说有同样的反应:关门。
关闭拉动请求。
Don’t 以审查 sloop 对团队征税.
Nicholas看到了一个反面: 它和rsquo; 基本上别人支付你的计算。
Nicholas Tindle, AutoGPT的创始AI工程师 他的看法,如果一个贡献者想花他们的象征来改善你的项目,就让他们.
只要让它,所以唯一的方法 通过门是你的工作方式。
您的文档是 & rsquo; 问题 。
发现是.
AutoGPT先尝试了明显的事情.
更好的贡献准则。
更好的医生。
整个维基致力于与repo合作.
无一能取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取取 结果发现, 工具是 & rsquo;t 要读取您的文件, 除非它们和rsquo;re 告诉。
这和rsquo; 是我们很多人都搞错了。
我们把文件当成探员会去找的 它赢了( R) 。
代理在他们的前面读取什么 & rsquo; , 在目录的级别, 他们’re 正在工作 。
于是AutoGPT开始将指令放入特工的视线.
第一个文件,因为 Laude 生成拖曳请求时没有提供足够的寄存器特定上下文.
承诺拖车让每个都容易发现,因为他们在承诺拖车中宣布自己.
之后他们打出下一道墙:副驾驶和Codex忽略克洛德文件,因为他们’re不是克洛德.
于是他们集中了标准,将克洛德的文件指向它.
这里 & rsquo; 我发现最有用的细微差别 。
被设定为目录。
在目录之外可以发现一种技能。 (如果将 & rsquo;t 运出的话 : 技能是指示文件, 说明代理何时装入它 。
代理扫描前方的描述, 当任务匹配时会拉出完整的指令. ) AutoGPT & rsquo; 坐在它所规范的代码旁边 。
这种定位与指示本身同样重要。
如果您’re 写入后端测试,并且您考虑做前端的东西,那么一个技能可能会动态地加载.
It’ 将无法知道要查看 AGENTS. md 文件的目录, 但技能可以告诉它 。
他们的前端工程师厌倦了同一类被打破的拉力请求,于是写出"向导",并把它作为回波中的一种技巧运出.
描述包含触发词: 如果您的组件生活在这些文件夹中, 请写 Storybook 测试 。
现在每一个触摸回波的绳子 都会自动发现它 后端以同样的方式执行自己的版本规则:击出80%的覆盖度或don’t打开了拉取请求.
真正起作用的门 这些是您可以适应您的工程的大门。
大声执行拉动请求模板.
AutoGPT告诉代理商,不匹配模板的拉出请求会以零犹豫被自动关闭.
他们建立了工具 来实际做到这一点, 然后发现他们有 & rsquo;t 运行它。
在AutoGPT,规则在自动化运行之前改变了代理行为.
特工们按照模板行事。
人类贡献者有时需要更多的空间,尼古拉斯视之为特色: 如果您遵循了模板, 我了解您 & rsquo; 很可能是一个人, I’m 将会更加亲切 。
测试计划诡计。
模板需要测试计划,其措辞随意地提到测试拉取请求.
该短语会触发一种叫做"."的技巧,它安装代理浏览器(有权限),向上旋转应用,并执行更改.
经纪人开始填写一个复选框,最后运行了代码.
他们几乎从不拉