Kodlama aracı geliştirme projesi, pi-autoresearch adlı bir araç ile başladı. Bu araç, en portatif kodlama aracını oluşturmak için bir örnek görev verildi. İlk versiyon 6 KB shell kodu ile oluşturuldu, ancak etkileşimli kullanım için uygun değildi. Bu araç gerçekten çalıştığında şaşırıldı.
Geliştirme devam etti ve self-imposed rule ile birlikte 500 satırın altında kalınması kararlaştırıldı. Bu araç真正 portatif olmalıydı, yani sadece sh, curl, awk gibi sistem primitivesini kullanmalıydı. Bu nedenle awk ile bazı JSON parsing ve OpenAI Responses tool loop gibi işlemler gerçekleştirildi.
Şimdi ~400 satırdan oluşuyor. İçerisinde Anthropic + OpenAI, 7 araç (bash, read, write, edit, grep, find, ls), REPL, auto-compaction, checkpoint/resume, pipe mode, 90 no-API testleri var. Ancak TUI, streaming, images, OAuth, Windows ve dignity gibi bazı özellikler yok.
İki önemli nokta:
- Sistem prompt ve mimari başka bir kaynakdan alındı ve awk kodu büyük ölçüde Pi/Claude/Codex tarafından yazıldı. Bu kodun çoğunu okuyamıyorum ve bu bir yıl öncesine göre çok farklı.
- Pi (pi.dev) tarafından büyük ölçüde esinlenildi. Aynı 7 araç yüzeyi ve aynı exact-text edit modeli kullanıldı. Pi harika bir araç ve muhtemelen kullanmanız gerekiyor.
Aracın kendisi küçük, ancak çoğu gerçek aracın CLI'si gibi DX ve hardening kısmı büyük. Kendi harnessinizi istediğiniz gibi oluşturabilirsiniz. Mario Zechner'in AI Engineer konuşması, araçlarınızın kontrolünü geri almanız konusunda bana ilham verdi.
İsim, .sh dosyası olmasından dolayı verildi. Diğer anlamı da maalesef doğru.
Gelecek için, bu gibi portatif ve etkileşimli kodlama araçlarının geliştirilmesinin önemi artacak. Geliştiriciler, araçlarının kontrolünü geri almaya ve kendi ihtiyaçlarına göre özelleştirmeye yöneliyorlar.
Yapay zeka özeti
Portatif ve etkileşimli kodlama aracı oluşturma projesi, 400 satırdan oluşan bir shell betiği ile gerçekleştirildi. Geliştiriciler için önemli bir araç olabilir.
