LLM-Leitfaden
Warum ein LLM-Leitfaden
Bei Workflows zur Codegenerierung unterscheidet sich die Modellleistung erheblich hinsichtlich Qualität, Latenz und Kosten. Diese Kategorie bietet eine konsistente Bewertungsstruktur, um Entwicklern dabei zu helfen, Modelle schneller auszuwählen.
Empfohlener Lesepfad
- Beginnen Sie mit Modellvergleich und Bewertung in HagiCode.
- Wählen Sie Kandidaten basierend auf Ihrer Priorität aus (Qualität zuerst, Kosten zuerst oder Geschwindigkeit zuerst).
- Überprüfen Sie die Testzeitnotizen, bevor Sie Schlussfolgerungen für den Produktionseinsatz ziehen.
Wartungsgrundsätze
- Aktualisieren Sie die Schlussfolgerungen, wenn sich die Modellfähigkeit wesentlich ändert.
- Überprüfen Sie den Testkontext mindestens einmal im Monat erneut.
- Halten Sie chinesische und englische Seiten in der Abschnittsstruktur ausgerichtet.
HagiCode
HagiCode ist ein agentischer Coding-Arbeitsplatz. Vielseitige, komfortable Interaktionen in der Benutzeroberfläche machen Planung, Agent-Ausführung und Projektarbeit zugänglich und leicht nachvollziehbar – für ein ansprechendes Entwicklungserlebnis.
Entdecken Sie ein ansprechendes Entwicklungserlebnis mit vielseitigen, komfortablen Interaktionen in der Benutzeroberfläche.
- IntelligentOpenSpec-Workflows machen aus einer Absicht einen umsetzbaren Weg vom Vorschlag über Design und Aufgaben bis zur Auslieferung.
- EffizientMulti-Agent-Ausführung führt Recherche, Umsetzung und Prüfung parallel aus, über mehrere Repositories und die Agent CLIs, die Sie bereits nutzen.
- InteressantVielseitige, komfortable Interaktionen in der Benutzeroberfläche machen Planung, Agent-Ausführung und Projektarbeit zugänglich und leicht nachvollziehbar.
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Aus Ideen wird ausgelieferte Software.
HagiCode ist ein agentischer Coding-Arbeitsplatz: OpenSpec-Workflows planen die Änderung, Multi-Agent-Ausführung setzt sie um, und Hero Scenario macht den langen Weg sichtbar, bis aus der Idee ausgelieferte Software wird.
- Intelligent
- OpenSpec-Workflows machen aus einer Absicht einen Weg vom Vorschlag bis zur Auslieferung.
- Effizient
- Multi-Agent-Ausführung treibt Recherche, Umsetzung und Prüfung parallel voran.
- Unterhaltsam
- UI-Interaktionen erleichtern Planung, Agent-Ausführung und Projektarbeit.
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