ສະແດງ HN: Rudel – Claude Code Session Analytics

ການເປີດເຜີຍຈິດໃຈຂອງຕົວແທນ AI: ການລົງເລິກເຂົ້າໄປໃນ 1,573 Claude Code Sessions

ຕົວແທນ AI ເຊັ່ນ Claude Code ຄິດວ່າແນວໃດ? ຮູບແບບໃດທີ່ອອກມາເມື່ອພວກເຂົາຖືກມອບໝາຍໃຫ້ສ້າງ, ແກ້ໄຂຂໍ້ບົກຜ່ອງ, ແລະເຮັດຊ້ຳໃນຊອບແວ? ຢູ່ Mewayz, ພວກເຮົາເມົາມົວກັບກົນຈັກຂອງການເຮັດວຽກທີ່ມີປະໂຫຍດ ບໍ່ວ່າຈະເປັນມະນຸດ ຫຼື AI. ເພື່ອກ້າວໄປກວ່າການຄາດເດົາ, ພວກເຮົາໄດ້ເຮັດການວິເຄາະອັນລະອຽດຂອງ 1,573 ເຊດຊັນຂອງ Claude Code ໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ, ແຍກຂັ້ນຕອນໂດຍຂັ້ນຕອນເພື່ອເປີດເຜີຍວິທີການທີ່ຕົວແທນ AI ທີ່ທັນສະໄຫມເຮັດວຽກຢ່າງແທ້ຈິງ. ສິ່ງທີ່ພວກເຮົາພົບເຫັນໄດ້ເປີດເຜີຍບໍ່ພຽງແຕ່ຈຸດແຂງຂອງ AI ໃນປະຈຸບັນ, ແຕ່ເປັນແຜນຜັງສໍາລັບອະນາຄົດຂອງການພັດທະນາການຮ່ວມມື ແລະອັດຕະໂນມັດຂະບວນການທຸລະກິດ.

ການຊ້ຳກັນ: ຫຼາຍກ່ວາພຽງແຕ່ຮ່າງທຳອິດ

ຮູບແບບທີ່ໂດດເດັ່ນທີ່ສຸດແມ່ນການຄອບງຳຢ່າງແທ້ຈິງຂອງການເຮັດຊ້ຳ. ພຽງແຕ່ 17% ຂອງເຊດຊັນຈົບລົງດ້ວຍການອອກລະຫັດທຳອິດຂອງຕົວແທນ. ສ່ວນໃຫຍ່ໄດ້ເຂົ້າໄປໃນວົງວຽນຂອງຄໍາຕິຊົມຂອງຜູ້ໃຊ້, ການວິເຄາະຕົວແທນ, ແລະການທົບທວນ. ນີ້ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ການແກ້ໄຂ bug; ມັນ​ເປັນ​ການ​ປັບ​ປຸງ​ຄຸນ​ສົມ​ບັດ​, ການ​ປັບ​ປຸງ​, ແລະ​ການ​ປັບ​ຕົວ​ກັບ​ຂໍ້​ຈໍາ​ກັດ​ທີ່​ເປີດ​ເຜີຍ​ໃຫມ່​. ຕົວແທນ AI ປະຕິບັດຫນ້ອຍຄືກັບ oracle ແລະຄືກັບຄູ່ຮ່ວມງານທີ່ບໍ່ອິດເມື່ອຍໃນກອງປະຊຸມການຂຽນໂປຼແກຼມທີ່ຈັບຄູ່, ຄາດຫວັງແລະປະສົບຜົນສໍາເລັດໃນການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ອັນນີ້ສະທ້ອນເຖິງປັດຊະຍາແບບໂມດູລາ, ແບບຊ້ຳໆຂອງແພລດຟອມເຊັ່ນ: Mewayz, ບ່ອນທີ່ຂະບວນການທາງທຸລະກິດຖືກສ້າງ ແລະປັບປຸງໃຫ້ເໝາະສົມຜ່ານຂັ້ນຕອນການປະຕິບັດ ແລະການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.

ຮູບແບບໃນການແກ້ໄຂບັນຫາ: ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກສາມຂັ້ນຕອນ

ການ​ວິ​ເຄາະ​ຂອງ​ພວກ​ເຮົາ​ໄດ້​ລະ​ບຸ​ການ​ເຮັດ​ວຽກ​ລະ​ດັບ​ສູງ​ທີ່​ສອດ​ຄ່ອງ​ກັບ​ວຽກ​ງານ​ລະ​ຫັດ​ທີ່​ຫຼາກ​ຫຼາຍ. ວິທີການຂອງຕົວແທນແມ່ນວິທີການທີ່ໂດດເດັ່ນ:

• Deconstruction & Planning: ຕົວແທນຈະວິເຄາະຄຳຮ້ອງຂໍຂອງຜູ້ໃຊ້ກ່ອນ, ແຍກມັນອອກເປັນວຽກຍ່ອຍທີ່ສາມາດປະຕິບັດໄດ້. ມັນອະທິບາຍແຜນການກ່ອນທີ່ຈະຂຽນລະຫັດແຖວດຽວ.
• ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດແບບໂມດູລາ: ລະຫັດຖືກສ້າງຂຶ້ນໃນບລັອກທີ່ເນັ້ນໃສ່—ມັກຈະມີການແຍກກັນຢ່າງຈະແຈ້ງສໍາລັບການຕັ້ງຄ່າ, ເຫດຜົນຫຼັກ ແລະການນໍາສະເໜີ. ໂມດູລານີ້ແມ່ນກຸນແຈຕໍ່ກັບຄວາມສາມາດໃນການປັບປຸງອົງປະກອບສະເພາະໃນພາຍຫຼັງ.
• ການກວດກາຕົນເອງ ແລະ ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ: ກ່ອນທີ່ຈະປະກາດວຽກງານສໍາເລັດ, ຕົວແທນຈະດໍາເນີນການກວດສອບ "ຈິດໃຈ" ຂອງຕົນເອງເລື້ອຍໆ, ອະທິບາຍກໍລະນີທີ່ມີທ່າແຮງ ຫຼື ຖາມຄໍາຖາມທີ່ຊັດເຈນເພື່ອກວດສອບວິທີການຂອງມັນ.

ບ່ອນທີ່ AI Agents Excel (ແລະບ່ອນທີ່ພວກເຂົາສະດຸດ)

ຂໍ້​ມູນ​ໄດ້​ຊີ້​ໃຫ້​ເຫັນ​ຢ່າງ​ຈະ​ແຈ້ງ​ເຖິງ​ຂົງ​ເຂດ​ຄວາມ​ສາ​ມາດ​ແລະ​ຄວາມ​ຜິດ​ພາດ​ທົ່ວ​ໄປ. ຕົວແທນໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນທັກສະພິເສດໃນການສ້າງລະຫັດ boilerplate, ການປະຕິບັດສູດການຄິດໄລ່ມາດຕະຖານ, ແລະ refactoring ລະຫັດທີ່ມີຢູ່ແລ້ວເພື່ອຄວາມຊັດເຈນ. ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ເຊດຊັນຕ່າງໆມັກຈະຢຸດ ຫຼືຜິດຫວັງເມື່ອຈັດການກັບຫ້ອງສະໝຸດສະເພາະທີ່ເຈາະຈົງຫຼາຍ, ຂາດເອກະສານສາທາລະນະຢ່າງກວ້າງຂວາງ, ຫຼືເມື່ອຄວາມຕ້ອງການຂອງຜູ້ໃຊ້ມີຄວາມບໍ່ຊັດເຈນ ຫຼືຂັດກັນພາຍໃນ. ກອງປະຊຸມທີ່ປະສົບຜົນສໍາເລັດຫຼາຍທີ່ສຸດໄດ້ສະຫນອງການຫຍໍ້ເບື້ອງຕົ້ນທີ່ຊັດເຈນ, ຫຍໍ້ດ້ວຍຕົວຢ່າງທີ່ຊັດເຈນ, ຄ້າຍຄືກັນກັບວິທີການກໍານົດໂມດູນທີ່ຊັດເຈນແລະການໄຫຼເຂົ້າຂອງຂໍ້ມູນໃນ Mewayz ນໍາໄປສູ່ການອັດຕະໂນມັດທີ່ລຽບກວ່າ.

"ເຊດຊັນການເຂົ້າລະຫັດ AI ທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ສຸດບໍ່ແມ່ນຄຳສັ່ງດຽວ, ແຕ່ເປັນການສົນທະນາທີ່ມີໂຄງສ້າງ. ຕົວແທນໄດ້ໃຊ້ເປັນກຳລັງຂະຫຍາຍຜົນໃຫ້ຜູ້ພັດທະນາທີ່ສາມາດຊີ້ບອກເຖິງ 'ຫຍັງ' ແລະ 'ເປັນຫຍັງ' ໃນຂະນະທີ່ເຮັດຊ້ຳໃນ 'ວິທີ.'"

ຜົນສະທ້ອນຕໍ່ອະນາຄົດຂອງ Business OS Design

ການວິເຄາະນີ້ແມ່ນຫຼາຍກວ່າການອອກກໍາລັງກາຍທາງວິຊາການ; ມັນບອກໂດຍກົງວ່າພວກເຮົາສ້າງເຄື່ອງມືທາງທຸລະກິດລຸ້ນຕໍ່ໄປແນວໃດ. ການເຂົ້າໃຈວ່າຕົວແທນ AI ເຮັດວຽກດີທີ່ສຸດໃນສະພາບການແບບຊ້ຳໆ, modular, ແລະການສົນທະນາເຮັດໃຫ້ການພັດທະນາ Mewayz ຂອງພວກເຮົາ. ພວກເຮົາກໍາລັງອອກແບບລະບົບທີ່ຕົວແທນ AI ບໍ່ພຽງແຕ່ປະຕິບັດວຽກງານທີ່ໂດດດ່ຽວ, ແຕ່ສາມາດຈັດການຂະບວນການທາງທຸລະກິດທີ່ສັບສົນ, ຫຼາຍຂັ້ນຕອນ - ຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບຄວາມເພິ່ງພາອາໄສ, ສະເຫນີການເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ແລະການຮຽນຮູ້ຈາກແຕ່ລະວົງຈອນການໂຕ້ຕອບ. ອະນາຄົດຂອງ OS ທຸລະກິດບໍ່ໄດ້ມາແທນທີ່ການຕັດສິນໃຈຂອງມະນຸດ, ແຕ່ໃນການສ້າງການໂຕ້ຕອບແບບບໍ່ລຽບງ່າຍ ເຊິ່ງທິດທາງຍຸດທະສາດຈາກມະນຸດ ແລະ ການປະຕິບັດແບບຊ້ຳໆຈາກຕົວແທນ AI ຢູ່ຮ່ວມກັນ, ເລັ່ງນະວັດຕະກໍາ ແລະ ປະສິດທິພາບໃນການປະຕິບັດງານໄປສູ່ລະດັບທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ.

ຄຳຖາມທີ່ຖາມເລື້ອຍໆ

ການເປີດເຜີຍຈິດໃຈຂອງຕົວແທນ AI: ການລົງເລິກເຂົ້າໄປໃນ 1,573 Claude Code Sessions

ຕົວແທນ AI ເຊັ່ນ Claude Code ຄິດວ່າແນວໃດ? ຮູບແບບໃດທີ່ອອກມາເມື່ອພວກເຂົາຖືກມອບໝາຍໃຫ້ສ້າງ, ແກ້ໄຂຂໍ້ບົກຜ່ອງ, ແລະເຮັດຊ້ຳໃນຊອບແວ? ຢູ່ Mewayz, ພວກເຮົາເມົາມົວກັບກົນຈັກຂອງການເຮັດວຽກທີ່ມີປະໂຫຍດ ບໍ່ວ່າຈະເປັນມະນຸດ ຫຼື AI. ເພື່ອກ້າວໄປກວ່າການຄາດເດົາ, ພວກເຮົາໄດ້ເຮັດການວິເຄາະອັນລະອຽດຂອງ 1,573 ເຊດຊັນຂອງ Claude Code ໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ, ແຍກຂັ້ນຕອນໂດຍຂັ້ນຕອນເພື່ອເປີດເຜີຍວິທີການທີ່ຕົວແທນ AI ທີ່ທັນສະໄຫມເຮັດວຽກຢ່າງແທ້ຈິງ. ສິ່ງທີ່ພວກເຮົາພົບເຫັນໄດ້ເປີດເຜີຍບໍ່ພຽງແຕ່ຈຸດແຂງຂອງ AI ໃນປະຈຸບັນ, ແຕ່ເປັນແຜນຜັງສໍາລັບອະນາຄົດຂອງການພັດທະນາການຮ່ວມມື ແລະອັດຕະໂນມັດຂະບວນການທຸລະກິດ.

ການຊ້ຳກັນ: ຫຼາຍກ່ວາພຽງແຕ່ຮ່າງທຳອິດ

ຮູບແບບທີ່ໂດດເດັ່ນທີ່ສຸດແມ່ນການຄອບງຳຢ່າງແທ້ຈິງຂອງການເຮັດຊ້ຳ. ພຽງແຕ່ 17% ຂອງເຊດຊັນຈົບລົງດ້ວຍການອອກລະຫັດທຳອິດຂອງຕົວແທນ. ສ່ວນໃຫຍ່ໄດ້ເຂົ້າໄປໃນວົງວຽນຂອງຄໍາຕິຊົມຂອງຜູ້ໃຊ້, ການວິເຄາະຕົວແທນ, ແລະການທົບທວນ. ນີ້ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ການແກ້ໄຂ bug; ມັນ​ເປັນ​ການ​ປັບ​ປຸງ​ຄຸນ​ສົມ​ບັດ​, ການ​ປັບ​ປຸງ​, ແລະ​ການ​ປັບ​ຕົວ​ກັບ​ຂໍ້​ຈໍາ​ກັດ​ທີ່​ເປີດ​ເຜີຍ​ໃຫມ່​. ຕົວແທນ AI ປະຕິບັດຫນ້ອຍຄືກັບ oracle ແລະຄືກັບຄູ່ຮ່ວມງານທີ່ບໍ່ອິດເມື່ອຍໃນກອງປະຊຸມການຂຽນໂປຼແກຼມທີ່ຈັບຄູ່, ຄາດຫວັງແລະປະສົບຜົນສໍາເລັດໃນການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ອັນນີ້ສະທ້ອນເຖິງປັດຊະຍາແບບໂມດູລາ, ແບບຊ້ຳໆຂອງແພລດຟອມເຊັ່ນ: Mewayz, ບ່ອນທີ່ຂະບວນການທາງທຸລະກິດຖືກສ້າງ ແລະປັບປຸງໃຫ້ເໝາະສົມຜ່ານຂັ້ນຕອນການປະຕິບັດ ແລະການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.

ຮູບແບບໃນການແກ້ໄຂບັນຫາ: ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກສາມຂັ້ນຕອນ

ການ​ວິ​ເຄາະ​ຂອງ​ພວກ​ເຮົາ​ໄດ້​ລະ​ບຸ​ການ​ເຮັດ​ວຽກ​ລະ​ດັບ​ສູງ​ທີ່​ສອດ​ຄ່ອງ​ກັບ​ວຽກ​ງານ​ລະ​ຫັດ​ທີ່​ຫຼາກ​ຫຼາຍ. ວິທີການຂອງຕົວແທນແມ່ນວິທີການທີ່ໂດດເດັ່ນ:

ບ່ອນທີ່ AI Agents Excel (ແລະບ່ອນທີ່ພວກເຂົາສະດຸດ)

ຂໍ້​ມູນ​ໄດ້​ຊີ້​ໃຫ້​ເຫັນ​ຢ່າງ​ຈະ​ແຈ້ງ​ເຖິງ​ຂົງ​ເຂດ​ຄວາມ​ສາ​ມາດ​ແລະ​ຄວາມ​ຜິດ​ພາດ​ທົ່ວ​ໄປ. ຕົວແທນໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນທັກສະພິເສດໃນການສ້າງລະຫັດ boilerplate, ການປະຕິບັດສູດການຄິດໄລ່ມາດຕະຖານ, ແລະ refactoring ລະຫັດທີ່ມີຢູ່ແລ້ວເພື່ອຄວາມຊັດເຈນ. ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ເຊດຊັນຕ່າງໆມັກຈະຢຸດ ຫຼືຜິດຫວັງເມື່ອຈັດການກັບຫ້ອງສະໝຸດສະເພາະທີ່ເຈາະຈົງຫຼາຍ, ຂາດເອກະສານສາທາລະນະຢ່າງກວ້າງຂວາງ, ຫຼືເມື່ອຄວາມຕ້ອງການຂອງຜູ້ໃຊ້ມີຄວາມບໍ່ຊັດເຈນ ຫຼືຂັດກັນພາຍໃນ. ກອງປະຊຸມທີ່ປະສົບຜົນສໍາເລັດຫຼາຍທີ່ສຸດໄດ້ສະຫນອງການຫຍໍ້ເບື້ອງຕົ້ນທີ່ຊັດເຈນ, ຫຍໍ້ດ້ວຍຕົວຢ່າງທີ່ຊັດເຈນ, ຄ້າຍຄືກັນກັບວິທີການກໍານົດໂມດູນທີ່ຊັດເຈນແລະການໄຫຼເຂົ້າຂອງຂໍ້ມູນໃນ Mewayz ນໍາໄປສູ່ການອັດຕະໂນມັດທີ່ລຽບກວ່າ.

ຜົນສະທ້ອນຕໍ່ອະນາຄົດຂອງການອອກແບບ OS ທຸລະກິດ

ການວິເຄາະນີ້ແມ່ນຫຼາຍກວ່າການອອກກໍາລັງກາຍທາງວິຊາການ; ມັນບອກໂດຍກົງວ່າພວກເຮົາສ້າງເຄື່ອງມືທາງທຸລະກິດລຸ້ນຕໍ່ໄປແນວໃດ. ການເຂົ້າໃຈວ່າຕົວແທນ AI ເຮັດວຽກດີທີ່ສຸດໃນສະພາບການແບບຊ້ຳໆ, modular, ແລະການສົນທະນາເຮັດໃຫ້ການພັດທະນາ Mewayz ຂອງພວກເຮົາ. ພວກເຮົາກໍາລັງອອກແບບລະບົບທີ່ຕົວແທນ AI ບໍ່ພຽງແຕ່ປະຕິບັດວຽກງານທີ່ໂດດດ່ຽວ, ແຕ່ສາມາດຈັດການຂະບວນການທາງທຸລະກິດທີ່ສັບສົນ, ຫຼາຍຂັ້ນຕອນ - ຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບຄວາມເພິ່ງພາອາໄສ, ສະເຫນີການເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ແລະການຮຽນຮູ້ຈາກແຕ່ລະວົງຈອນການໂຕ້ຕອບ. ອະນາຄົດຂອງ OS ທຸລະກິດບໍ່ໄດ້ມາແທນທີ່ການຕັດສິນໃຈຂອງມະນຸດ, ແຕ່ໃນການສ້າງການໂຕ້ຕອບແບບບໍ່ລຽບງ່າຍ ເຊິ່ງທິດທາງຍຸດທະສາດຈາກມະນຸດ ແລະ ການປະຕິບັດແບບຊ້ຳໆຈາກຕົວແທນ AI ຢູ່ຮ່ວມກັນ, ເລັ່ງນະວັດຕະກໍາ ແລະ ປະສິດທິພາບໃນການປະຕິບັດງານໄປສູ່ລະດັບທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ.