J’ai vu sur une autre communauté que vous aviez publié le mode, donc c’était bien un texte écrit par la personne qui l’a créé.
Je ne pensais pas non plus que vous iriez jusqu’à écrire un article de tutoriel sur le mode Blueprint, merci.
Vous étiez déjà quelqu’un de très doué en développement à la base !
C’est exact. Comme indiqué dans l’article, il est vrai que la taille du code du projet a diminué après l’amélioration du code.
Cependant, dans cet exemple, la réduction est d’environ 10 % en nombre de caractères, et cela seul ne suffit pas à expliquer une baisse de 37,91 % de l’utilisation des tokens.
Le lien vers le dépôt source figure dans l’article, et n’importe qui peut reproduire le test lui-même.
Pour préciser, la structure du code doit être améliorée selon un modèle adapté au projet concerné. Comme dans la réponse ci-dessous, si vous demandez à l’IA des pistes de refonte structurelle, elle vous indiquera une méthode appropriée au projet.
Ma recommandation personnelle est de ne pas lui donner directement un ordre de refonte structurelle : demandez-lui plutôt de faire des propositions. Elle vous répondra, et il est préférable de poursuivre l’échange jusqu’à arriver à une proposition suffisamment efficace, puis de lui demander de l’appliquer.
Un conseil supplémentaire : il vaut mieux, autant que possible, terminer le travail avant qu’une contextual summarization (réinitialisation du buffer de contexte) ne se produise. Et si cette réinitialisation est inévitable, il est préférable de lui demander à l’avance d’ajouter des règles d’amélioration dans .cursorrules. Si le contexte est réinitialisé en cours de travail, l’IA a davantage de chances de faire des erreurs.
Oui, c’est bien moi qui ai créé directement le mode DeepRAGGal, et il est actuellement proposé via un serveur personnel. (C’est nécessaire à cause de l’authentification OAuth de Chzzk)
Le développement de ce mode inclut une partie sous Unreal Engine, mais malheureusement, le vibe coding est difficile du côté d’Unreal Engine.
En revanche, la méthode de développement du mode en elle-même n’est pas compliquée. Donc, si cela vous intéresse, vous pouvez l’apprendre facilement grâce au guide de développement du mode (https://modgo.org/dib-rag-gaelreogtig-modeu-gaebal-part-1/).
Pour référence, le fait que la quantité de tokens consommés diminue à mesure que la taille du code source en entrée se réduit est une évidence bien connue. C’est d’ailleurs pour cette raison que le fichier .cursorignore a été créé.
De manière générale, quand on demande à une IA d’améliorer la structure, le volume du code source a presque toujours tendance à diminuer. Dire que faire du rangement, pour quelque raison que ce soit, réduit les coûts semble donc être une affirmation crédible.
Cet article ajoute l’idée qu’il est possible d’obtenir une réduction supplémentaire de l’usage des tokens en induisant une meilleure structure.
L’idée centrale, à mon sens, est qu’au lieu de transmettre à l’IA uniquement les exigences fonctionnelles, bien orienter une structure adaptée et correcte peut aussi aider à réduire les coûts.
> Refactor the falling objects’ behaviors to use the Strategy pattern and their creation to use the Factory pattern, split the implementation into separate files, and update .cursorrules to reflect the new file structure.
Le fait d’ajouter aussi ce prompt a donc réduit les coûts ? Je ne suis pas sûr d’avoir bien compris l’idée générale.
Pour l’instant, seul Jira Cloud est pris en charge, car seule la version v3 de l’API REST de Jira est utilisée. Les versions Data Center et Server ne sont pas compatibles.
Ce n’est pas nécessaire. S’il vous plaît, j’aimerais vraiment que vous, les développeurs, ne fassiez pas ça. En réalité, ça me donne vraiment envie de mourir tellement c’est pénible à regarder, mais il y a beaucoup d’informations utiles et je ne les regarde que parce que ces hésitations du type « euh, hum » sont leur moyen de transmettre efficacement l’information, même si c’est répugnant. Je vous serais reconnaissant de partager les informations avec des phrases correctement formulées.
J’ai vu sur une autre communauté que vous aviez publié le mode, donc c’était bien un texte écrit par la personne qui l’a créé.
Je ne pensais pas non plus que vous iriez jusqu’à écrire un article de tutoriel sur le mode Blueprint, merci.
Vous étiez déjà quelqu’un de très doué en développement à la base !
Si vous m’indiquez ce qui vous a agacé, je vous répondrai avec bienveillance.
C’est exact. Comme indiqué dans l’article, il est vrai que la taille du code du projet a diminué après l’amélioration du code.
Cependant, dans cet exemple, la réduction est d’environ 10 % en nombre de caractères, et cela seul ne suffit pas à expliquer une baisse de 37,91 % de l’utilisation des tokens.
Le lien vers le dépôt source figure dans l’article, et n’importe qui peut reproduire le test lui-même.
Pour préciser, la structure du code doit être améliorée selon un modèle adapté au projet concerné. Comme dans la réponse ci-dessous, si vous demandez à l’IA des pistes de refonte structurelle, elle vous indiquera une méthode appropriée au projet.
Ma recommandation personnelle est de ne pas lui donner directement un ordre de refonte structurelle : demandez-lui plutôt de faire des propositions. Elle vous répondra, et il est préférable de poursuivre l’échange jusqu’à arriver à une proposition suffisamment efficace, puis de lui demander de l’appliquer.
Un conseil supplémentaire : il vaut mieux, autant que possible, terminer le travail avant qu’une contextual summarization (réinitialisation du buffer de contexte) ne se produise. Et si cette réinitialisation est inévitable, il est préférable de lui demander à l’avance d’ajouter des règles d’amélioration dans
.cursorrules. Si le contexte est réinitialisé en cours de travail, l’IA a davantage de chances de faire des erreurs.Bonjour. Je suis l’auteur du blog.
Oui, c’est bien moi qui ai créé directement le mode DeepRAGGal, et il est actuellement proposé via un serveur personnel. (C’est nécessaire à cause de l’authentification OAuth de Chzzk)
Le développement de ce mode inclut une partie sous Unreal Engine, mais malheureusement, le vibe coding est difficile du côté d’Unreal Engine.
En revanche, la méthode de développement du mode en elle-même n’est pas compliquée. Donc, si cela vous intéresse, vous pouvez l’apprendre facilement grâce au guide de développement du mode (https://modgo.org/dib-rag-gaelreogtig-modeu-gaebal-part-1/).
Pour référence, le fait que la quantité de tokens consommés diminue à mesure que la taille du code source en entrée se réduit est une évidence bien connue. C’est d’ailleurs pour cette raison que le fichier
.cursorignorea été créé.De manière générale, quand on demande à une IA d’améliorer la structure, le volume du code source a presque toujours tendance à diminuer. Dire que faire du rangement, pour quelque raison que ce soit, réduit les coûts semble donc être une affirmation crédible.
Cet article ajoute l’idée qu’il est possible d’obtenir une réduction supplémentaire de l’usage des tokens en induisant une meilleure structure.
Je n’ai pas fait ce test moi-même de cette façon,
mais j’ai l’impression que le prompt
« Analyse le code actuel et améliore la structure pour qu’elle soit plus facile à maintenir pour toi »
pourrait aussi fonctionner.
L’idée centrale, à mon sens, est qu’au lieu de transmettre à l’IA uniquement les exigences fonctionnelles, bien orienter une structure adaptée et correcte peut aussi aider à réduire les coûts.
> Refactor the falling objects’ behaviors to use the Strategy pattern and their creation to use the Factory pattern, split the implementation into separate files, and update .cursorrules to reflect the new file structure.
Le fait d’ajouter aussi ce prompt a donc réduit les coûts ? Je ne suis pas sûr d’avoir bien compris l’idée générale.
Pour l’instant, seul Jira Cloud est pris en charge, car seule la version v3 de l’API REST de Jira est utilisée. Les versions Data Center et Server ne sont pas compatibles.
Waouh... c’est vraiment très amusant.
On voit beaucoup de choses liées à Rust en ce moment...
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Merci de vous exprimer avec courtoisie et retenue.
Si vous avez un désaccord, veuillez n’écrire que son contenu.
???: Résous la bio-recherche ! Les annonceurs ne verront pas la différence !
https://modgo.org/dib-rag-gaelreogtig-modeu-seuteurimeoreul-wihan-ciji…
Avez-vous créé vous-même ce mode Deep Rock Gal ?
Vous l’avez fait aussi en vibe coding ?
Ce n’est pas nécessaire. S’il vous plaît, j’aimerais vraiment que vous, les développeurs, ne fassiez pas ça. En réalité, ça me donne vraiment envie de mourir tellement c’est pénible à regarder, mais il y a beaucoup d’informations utiles et je ne les regarde que parce que ces hésitations du type « euh, hum » sont leur moyen de transmettre efficacement l’information, même si c’est répugnant. Je vous serais reconnaissant de partager les informations avec des phrases correctement formulées.
Ah, ça m'énerve.
La personne qui a fait ça n’aurait qu’à envoyer son CV à Nintendo pour se faire recruter sur-le-champ.
Oh, ça a l’air sympa.
C'est un très bon article.