Récemment, j'ai expérimenté une solution technique intéressante. Extraire automatiquement les enregistrements de commandes à partir du fichier .jsonl des logs CC, puis utiliser l'IA avec des compétences personnalisées pour visualiser le processus d'exécution de toute la session.
Cela semble simple, mais en réalité, c'est un peu plus complexe — il faut d'abord maîtriser la structure des données du journal, puis utiliser la fonctionnalité Artifacts pour construire une interface de visualisation. La session entière a duré un peu plus de 2 heures, mais en réalité, la majorité du temps était en mode inactif.
Cette approche consistant à traiter le processus de développement lui-même comme des données est vraiment utile pour optimiser le flux de travail. Surtout lorsqu'il s'agit de tâches répétitives, l'automatisation de l'extraction et la visualisation permettent d'économiser beaucoup de temps.
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AlwaysQuestioning
· Il y a 8h
Oh là là, cette idée est géniale. Je voulais déjà essayer d'optimiser le flux de travail basé sur les données.
Attends, 2 heures d'inactivité la plupart du temps ? On peut encore creuser, quels sont les processus qui prennent le plus de temps ?
Le format jsonl est vraiment pénible à traiter, je suis déjà tombé dans ce piège auparavant.
Cette logique d'extraction automatisée peut-elle être open source ? Je voudrais l'adapter pour mon propre projet.
Impressionnant, j'ai encore découvert une nouvelle idée d'optimisation.
Mais la construction d'Artifacts en visualisation, quelle est la stabilité ? J'ai déjà eu des problèmes avec ça auparavant.
Les tâches répétitives offrent le plus grand rendement, combien de temps peut-on économiser ?
Ça a l'air d'une solution mature, comment as-tu eu l'idée d'utiliser le concept de skill ?
Honnêtement, je ne comprends pas très bien la partie extraction en jsonl, peux-tu expliquer davantage ?
Peux-tu exporter la répartition du temps de toute la session ? Ça semble vraiment intéressant pour une analyse approfondie.
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TokenomicsDetective
· Il y a 8h
Putain, cette idée est vraiment géniale, utiliser directement le processus de session comme données pour faire de l'ingénierie inverse ? Rien que d'y penser, ces 2 heures d'inactivité, c'est vraiment incroyable, il y a un potentiel d'optimisation énorme
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MaticHoleFiller
· Il y a 8h
Oh là là, cette idée est vraiment bonne, avoir autant de temps libre est vraiment une perte, la visualisation la rend claire en un coup d'œil.
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SchrodingerGas
· Il y a 8h
Hmm... analyser le processus d'exécution comme des données, cette idée est effectivement intéressante. Cependant, la majorité du temps de session de deux heures est inutilisée, le ratio du coût d'interaction n'est-il pas un peu déraisonnable ?
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ProxyCollector
· Il y a 8h
Eh, cette idée est géniale, utiliser la session pour la visualisation des données... comment n'y ai-je pas pensé ?
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DegenMcsleepless
· Il y a 8h
哈,2小时闲置,感觉就是在等AI想清楚呢哈哈
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Cette idée est vraiment géniale, une fois que vous avez numérisé le processus, vous pouvez voir où vous avez traîné
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La suite jsonl demande effectivement du temps, mais une fois maîtrisée, c'est vraiment génial
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Attendez, après visualisation, ne pourrait-on pas attribuer une note de performance à chaque commande ?
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Je veux juste savoir si les Artifacts sont vraiment aussi utiles, ou s'il s'agit simplement d'une belle façade
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Je comprends parfaitement l'automatisation des tâches répétitives, cela permet de gagner du temps et de réduire les bugs dus à des erreurs humaines
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En gros, c'est faire en sorte que la machine enregistre ce qu'elle a fait, un peu de méta, hein
Récemment, j'ai expérimenté une solution technique intéressante. Extraire automatiquement les enregistrements de commandes à partir du fichier .jsonl des logs CC, puis utiliser l'IA avec des compétences personnalisées pour visualiser le processus d'exécution de toute la session.
Cela semble simple, mais en réalité, c'est un peu plus complexe — il faut d'abord maîtriser la structure des données du journal, puis utiliser la fonctionnalité Artifacts pour construire une interface de visualisation. La session entière a duré un peu plus de 2 heures, mais en réalité, la majorité du temps était en mode inactif.
Cette approche consistant à traiter le processus de développement lui-même comme des données est vraiment utile pour optimiser le flux de travail. Surtout lorsqu'il s'agit de tâches répétitives, l'automatisation de l'extraction et la visualisation permettent d'économiser beaucoup de temps.