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我构建了一个开源技能，它并行运行 N 个实现，每个实现都由一个独立的代理盲审，然后由一个评判者选出获胜者或综合每个实现的最佳部分。<p>每个槽位可以使用不同的技能（例如：CE: 在一个地方工作 vs 超能力：测试驱动开发）和工具（例如：CC vs. Codex）。或者对每个槽位赋予不同的侧重点（例如：功能性 vs. 鲁棒性）。它也适用于非编码任务（例如写作），并且你可以创建自定义的槽机。<p>主要见解很简单：AI 代理是概率性的。相同的规范每次都会产生不同的代码；不同的设计、不同的错误、不同的质量。因此，如果我们可以有效地进行评判，并行运行多个实现可以提高质量。<p>这里确实存在一个为了质量而增加时间和 token 的权衡，但对于生产代码来说，这通常是值得的；尤其是在订阅计划中长时间运行的夜间循环中。这也是一种简单的方法，可以了解哪些技能和工具实际上最适合你的代码库。<p>欢迎任何反馈 / PR。这还处于早期阶段！

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