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讨论总结

这是一个关于开源编码代理refact的讨论。其中有用户对refact.ai的独立性以及在多语言基准测试中的角色感到困惑，还有人推测aider、refact和Claude 3.7之间的调用关系。大家分享了代理使用的经验、工作流构建的经验，也涉及到开源编码相关的资源链接、代码库情况，以及对长上下文处理和上下文压缩工具的探讨等，整体讨论氛围较为技术向且具有探索性。

主要观点

  1. 👍 对Refact.ai是否独立以及在多语言基准测试中的角色表示困惑。
    • 支持理由：ForsookComparison直接表达自己的困惑，不清楚Refact.ai是否独立以及与多语言基准测试的关系。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 推测aider、refact和Claude 3.7之间的调用关系。
    • 正方观点：SomeOddCodeGuy根据自己的经验推测aider调用refact，refact再调用Claude 3.7。
    • 反方观点：无
  3. 💡 分享使用代理时构建工作流的经验和好处。
    • 解释：SomeOddCodeGuy分享了自己构建工作流的经验如使用不同组合的编码工作流。
  4. 💡 给出开始使用代理的建议。
    • 解释：SomeOddCodeGuy建议从有教程的大型代理入手开始使用代理。
  5. 💡 解释在调用方式下aider的作用原理。
    • 解释：SomeOddCodeGuy通过举例说明在调用方式下aider虽然看似与更智能的LLM交互，但实际技术上还是aider起作用。

金句与有趣评论

  1. “😂 ForsookComparison: I’m confused. Isn’t Refact.ai it’s own separate assistant/agent? And isn’t part of the polyglot benchmark how well something follows aider instructions?”
    • 亮点：直接表达出对Refact.ai在整个体系中的困惑，是讨论的起点之一。
  2. “🤔 SomeOddCodeGuy: I’d bet that aider is making API calls to refact which then makes calls to Claude 3.7.”
    • 亮点：对几个技术元素之间的调用关系进行推测，引发更多关于技术原理的讨论。
  3. “👀 SomeOddCodeGuy: Just to get a feel for it, pick some of the big ones that have great tutorials.”
    • 亮点：为想要使用代理的人提供了实用的建议。

情感分析

总体情感倾向为中性，主要是在探讨技术相关问题，没有明显的褒贬情绪。主要分歧点可能在于对技术关系的理解不同，例如对Refact.ai的角色和调用关系等方面，原因是大家基于不同的知识背景和使用经验进行推测和交流。

趋势与预测

  • 新兴话题：对长上下文处理和上下文压缩工具在开源编码代理中的应用可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果在开源编码代理中成功应用长上下文处理等技术，可能会提高编码效率，对相关编码领域产生积极影响。

详细内容：

标题：关于开源编码代理重构的热门讨论

在 Reddit 上，一篇题为“open source coding agent refact”的帖子引发了众多关注。此贴包含一张图片，但处理图片时出现连接错误，图片链接为：https://i.redd.it/vn8fcj32q9pe1.png 。该帖子吸引了大量评论，主要讨论方向集中在开源编码代理重构的相关技术和使用经验。

在讨论中，有人认为 Refact.ai 是独立的助手/代理，也有人猜测 aider 可能通过某种方式调用 refact 进而连接到 Claude 3.7 。有人分享了自己使用代理的经验，比如在使用代理时，不是让代理直接连接 LLM，而是先弄清楚代理的意图，构建工作流程，让代理调用自己的应用，从而使每个代理的调用都经过使用多个 LLM 的工作流程，以提高每次调用的整体质量。

有人询问如何开始使用代理，如果不介意分享资源。还有人指出，为了初步了解，可以选择一些有出色教程的大型代理，比如用于编码的 aider 或用于各种用途的 CrewAI。之后可以寻找适合自己的。

对于工作流程中的模型表现，有人提到虽然单个的 Qwen2.5 32b coder 和 Mistral Small 24b 在编码方面无法击败 o3-mini-high，但通过工作流程让它们共同协作能够解决 o3-mini-high 无法解决的问题。有人询问 Mistral Small 24b 在工作流程中击败 o3-mini-high 需要多少步骤，回答是记得不太清楚，大概 12 步，在 Mac 上运行接近 15 分钟。

有人希望能够很快在 ASIC 硬件上运行类似的设置，也有人询问能否展示如何使用这些工作流程，如何设置并运行，是否可以在配有 3090 和 llama-swap 以便在需要时交换模型的单台机器上完成。

有人指出似乎不是 aider 运行的这个基准测试，而是 refact.ai 自己运行并在其博客上公布了结果。还有人提出能否为长上下文处理添加另一个代理。

这场讨论中的共识在于大家都对开源编码代理重构的技术和应用表现出浓厚兴趣，并积极分享和探讨相关经验和问题。特别有见地的观点如通过构建工作流程让多个模型协同工作以提高解决问题的能力，丰富了讨论的深度和广度。然而，对于一些具体的技术细节和实现方式，仍存在不同的看法和争议。

总的来说，这场关于开源编码代理重构的讨论为相关领域的爱好者和从业者提供了宝贵的思路和经验分享，也为进一步的研究和探索指明了方向。