कैनवस में एजेंट-निर्मित विज़ुअलाइज़ेशन के साथ इंटरैक्ट करें
Cherri Code अब जानकारी को विज़ुअल रूप में दिखाने के लिए कैनवस बनाकर जवाब दे सकता है। इससे आप चैट या Markdown फ़ाइलों में लंबे-लंबे टेक्स्ट पढ़ने के बजाय, जिन्हें समझना मुश्किल हो सकता है, कस्टम इंटरफ़ेस को एक्सप्लोर कर सकते हैं और उनके साथ इंटरैक्ट कर सकते हैं।
कैनवस के साथ, एजेंट वास्तविक दुनिया के डेटा के लिए डैशबोर्ड बना सकते हैं, साथ ही आपके अनुरोध के अनुसार लॉजिक और इंटरैक्टिविटी वाले कस्टम इंटरफ़ेस भी तैयार कर सकते हैं। एजेंट इनका उपयोग PRs की समीक्षा में आपकी मदद करने, नई लाइब्रेरी सीखने, या Cherri Code में दूसरे एजेंट को प्रबंधित करने के लिए भी कर सकते हैं। एजेंट्स विंडो में, कैनवस टिकाऊ आर्टिफैक्ट्स होते हैं, जो टर्मिनल, ब्राउज़र और स्रोत नियंत्रण जैसे आपके दूसरे टूल्स के साथ मौजूद रहते हैं।
बिल्डिंग ब्लॉक्स के रूप में घटक
Cherri Code, टेबल, बॉक्स, डायग्राम और चार्ट जैसे फर्स्ट-पार्टी कंपोनेंट्स वाली React-आधारित UI लाइब्रेरी का इस्तेमाल करके कैनवस रेंडर करता है। हमने एजेंटों को Cherri Code में मौजूद डिफ और टू-डू लिस्ट जैसे मौजूदा घटकों तक पहुँच दी, और उन्हें डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करने के लिए भी निर्देश दिया।
आप एजेंटों को अलग-अलग तरह के कैनवस बनाना सिखाने के लिए कौशल बना सकते हैं। उदाहरण के लिए, दस्तावेज़ कैनवस कौशल Cherri Code को आपके रेपो का एक इंटरैक्टिव आर्किटेक्चर डायग्राम जनरेट करने की अनुमति देता है।
हम Cherri Code में कैनवस का उपयोग कैसे करते हैं
हमने पाया है कि डेटा-प्रधान कार्यों के लिए कैनवस विशेष रूप से उपयोगी हैं। ये एजेंटों को जानकारी को इस तरह व्यवस्थित करने देते हैं, जो साधारण टेक्स्ट की तुलना में गैर-रेखीय और समझने में आसान हो।
इंसिडेंट रिस्पॉन्स डैशबोर्ड
Cherri Code में Datadog, Databricks, और Sentry MCPs ने हमें एजेंट की मदद से ऑब्ज़र्वेबिलिटी डेटा की गहराई में जाने में सक्षम बनाया है, जो अक्सर ऐसी जानकारियाँ खोज लेते हैं जो हमसे अपने दम पर छूट जातीं। कैनवस से पहले, एजेंट टाइम-सीरीज़ डेटा को Markdown तालिका में प्रस्तुत करता था, जिसे समझना मुश्किल था और उसे विज़ुअलाइज़ करने के लिए अतिरिक्त चरणों की ज़रूरत पड़ती थी।
अब, एजेंट एक कैनवस में ऐसे विज़ुअलाइज़ेशन बना सकता है जो स्थानीय डीबग फ़ाइलों समेत कई स्रोतों के डेटा को एक ही चार्ट में जोड़ते हैं।
PR समीक्षा इंटरफ़ेस
हम पहले से कहीं बड़े डिफ की समीक्षा कर रहे हैं। पारंपरिक टूल सभी परिवर्तनों को एक जैसा दिखाते हैं, जिससे हमें खुद समझना पड़ता है कि डिफ के कौन-से हिस्से सबसे ज़्यादा महत्वपूर्ण हैं।
कैनवस के साथ, Cherri Code परिवर्तनों को तार्किक रूप से एक साथ समूहित कर सकता है, आपकी समीक्षा के लिए सबसे महत्वपूर्ण हिस्सों को प्राथमिकता दे सकता है, और परिवर्तन-समूह को समझने के लिए एक समृद्ध इंटरफ़ेस प्रस्तुत कर सकता है। यह जटिल एल्गोरिदम के लिए छद्म-कोड निरूपण भी लिख सकता है।
Eval विश्लेषण
Cherri Code में, हम अपने harness में परिवर्तन करते समय और उत्पाद में नए मॉडल जारी करते समय eval के परिणामों की जांच-पड़ताल में काफी समय लगाते हैं। पहले, पैटर्न पहचानने के लिए इंजीनियरों को अनुरोध ID एक-एक करके देखनी पड़ती थीं। हमने इस प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए एक वेब ऐप बनाने और परिनियोजित करने पर विचार किया, लेकिन इसके बजाय इसे सीधे Cherri Code में एक कौशल के रूप में लागू कर दिया।
यह कौशल एजेंट को किसी eval के सभी रोलआउट पढ़ने, विफलताओं को समूहित करने, और eval विफलताओं की जांच तथा विफलता मोड्स के क्लस्टर का विश्लेषण करने के लिए एक कैनवस बनाने की अनुमति देता है। इससे हमें ऐसे harness बग्स पहचानने में मदद मिली जो पहले छिपे हुए थे, और हाल ही में इसी की मदद से हम Cherri Code में बहुत कम प्रयास के साथ दो नए मॉडल जारी कर पाए।
autoresearch प्रयोग
हम autoresearch के विचारों को अपनाकर अपने क्लाइंट्स के प्रदर्शन से जुड़ी जटिल ऑप्टिमाइज़ेशन चुनौतियों से निपटने के लिए एजेंट को सक्षम बना रहे हैं। कैनवस की मदद से, एजेंट प्रयोग चलाते समय अपने अनुसंधान की प्रगति को विज़ुअलाइज़ कर सकता है, जिससे उपयोगकर्ता प्रगति की जाँच कर सकता है और यह देख सकता है कि एजेंट वर्तमान में किस परिकल्पना का परीक्षण कर रहा है।
जानकारी की बैंडविड्थ बढ़ाना
Design Mode और उन्नत वॉइस इनपुट जैसे हालिया सुधार, जानकारी की बैंडविड्थ बढ़ाने के हमारे प्रयास का हिस्सा हैं। हम मानव-एजेंट सहयोग में अनावश्यक अड़चनें हटाना चाहते हैं और सिर्फ़ साधारण टेक्स्ट से आगे बढ़कर अपने आशय को व्यक्त करना आसान बनाना चाहते हैं।
Cherri Code 3.1 में कैनवस आज़माएँ, या हमारे दस्तावेज़ में और जानें।