Grok Code Fast 1 (เขียนบ่อยๆ grok-code-fast-1) คือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่เน้นการเขียนโค้ดใหม่ล่าสุดของ xAI ซึ่งออกแบบมาสำหรับเวิร์กโฟลว์ของนักพัฒนาแบบเอเจนต์: การให้เหตุผลและการจัดการโค้ดที่ใช้เวลาแฝงต่ำ ต้นทุนต่ำ ภายใน IDE, ไปป์ไลน์ และเครื่องมือต่างๆ บทความนี้นำเสนอคู่มือวิศวกรรมเชิงปฏิบัติที่เน้นความเป็นมืออาชีพ ซึ่งคุณสามารถนำไปใช้ได้ทันที
grok-code-fast-1 คืออะไร และทำไมนักพัฒนาจึงควรใส่ใจ?
Grok-code-fast-1 คือโมเดลเฉพาะด้านการเขียนโค้ดของ xAI ที่ปรับให้เหมาะสมที่สุดสำหรับความเร็ว ต้นทุนต่ำ และพฤติกรรมแบบ "ตัวแทน" เช่น การวางแผน การเรียกใช้เครื่องมือ การทดสอบ และงานเขียนโค้ดหลายขั้นตอนพร้อมร่องรอยการใช้เหตุผลที่มองเห็นได้ โมเดลนี้เหมาะสำหรับการใช้งานกับ IDE และการทำงานอัตโนมัติ ซึ่งการตอบสนองและการโต้ตอบแบบวนซ้ำเป็นสิ่งสำคัญ ในทางปฏิบัติ ตำแหน่งของโมเดล (รวดเร็ว ราคาถูก และปรับแต่งให้เหมาะกับโค้ด) จะเปลี่ยนวิธีที่คุณควรเรียกใช้งาน: คุณสามารถใช้ลูปการเรียกใช้งานแบบวนซ้ำที่ขับเคลื่อนด้วยฟีดแบ็ก แทนที่จะพยายามสร้างลูปการเรียกใช้งานที่สมบูรณ์แบบเพียงอันเดียวที่ยาวและสมบูรณ์แบบ โมเดลนี้ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับรอบการทำงานที่รวดเร็วหลายรอบ
เหตุใดจึงสำคัญต่อทีมวิศวกรรม
- เวิร์กโฟลว์ที่ไวต่อความล่าช้า: ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้คุณ "ทำงานได้อย่างราบรื่น" ในระหว่างการแก้ไขและ CI โดยมีระยะเวลาดำเนินการไปกลับสั้นสำหรับการแก้ไข ปรับปรุง และแก้ไขจุดบกพร่อง
- เครื่องมือตัวแทน: ได้รับการฝึกอบรมและปรับแต่งให้เรียกใช้เครื่องมือต่างๆ (การรันการทดสอบ ค้นหาที่เก็บข้อมูล เปิดไฟล์) และส่งคืนแผนที่มีโครงสร้าง ซึ่งจะเปลี่ยนวิธีที่คุณแจ้งเตือนและรวมโมเดล
- ขนาดและต้นทุน: ราคาและประสิทธิภาพของโทเค็นของโมเดลนี้ทำให้เหมาะสำหรับงานอัตโนมัติที่มีปริมาณงานสูง (Copilot, การสร้างโค้ดแบบแบตช์, การสร้างการทดสอบ) คาดว่าจะมีการแลกเปลี่ยนระหว่างพรอมต์และอุณหภูมิที่แตกต่างกันเมื่อต้นทุนมีความสำคัญ
คุณควรคิดอย่างไรเกี่ยวกับการออกแบบพรอมต์สำหรับ grok-code-fast-1?
มีการเปลี่ยนแปลงอะไรบ้างเมื่อเปรียบเทียบกับการกระตุ้น LLM ทั่วไป?
grok-code-fast-1 คือ ตัวแทน และ รวดเร็วดังนั้นการแจ้งเตือนควรสันนิษฐานว่า:
- นางแบบ สามารถและจะ สร้างแผนงานที่มีโครงสร้างและเรียกใช้เครื่องมือหากได้รับการร้องขอ — รวมคำแนะนำการเรียกใช้เครื่องมือที่ชัดเจน
- การแจ้งเตือนแบบสั้นๆ และวนซ้ำนั้นมีประสิทธิภาพ ควรใช้ไมโครทาสก์แบบทีละขั้นตอนมากกว่าการแจ้งเตือนแบบช็อตเดียวขนาดใหญ่ เว้นแต่คุณจะใช้ประโยชน์จากหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่
- คุณสามารถและควรขอการติดตามการใช้เหตุผลที่มองเห็นได้สำหรับผลลัพธ์การดีบัก แต่ไม่ต้องคาดหวังว่าสิ่งเหล่านี้จะเป็นลำดับความคิดแบบดิบๆ — สิ่งเหล่านี้มีไว้เพื่อช่วยในการบังคับทิศทาง
หลักการออกแบบคำแนะนำเชิงปฏิบัติ
- ระบุบทบาทและข้อจำกัดให้ชัดเจน เริ่มต้นด้วยระบบ/คำสั่งที่กำหนดบทบาทของโมเดล (เช่น "คุณเป็นวิศวกร Python อาวุโส คุณจะต้องสร้างแพตช์ขั้นต่ำ การทดสอบ และเหตุผลสั้นๆ")
- กำหนดกรอบงานเป็นขั้นตอนที่แยกจากกัน จัดโครงสร้างคำกระตุ้นเป็น: เป้าหมาย → ข้อจำกัด → เครื่องมือที่มีอยู่ → ผลงานส่งมอบ ซึ่งสอดคล้องกับพฤติกรรมของตัวแทน
- ควรเน้นตัวอย่างหรือภาพไม่กี่ภาพเพื่อความมีสไตล์ แสดงตัวอย่างขนาดเล็กหนึ่งหรือสองตัวอย่าง (อินพุต → เอาต์พุตที่ต้องการ) ใช้ตัวอย่างสั้นๆ เพื่อลดต้นทุน
- ใช้โทเค็น “แสดงแผน” หรือ “แสดงขั้นตอน” สำหรับงานหลายขั้นตอน ขอให้โมเดลแสดงแผนสั้นๆ ก่อนลงมือทำ จากนั้นจึงขอให้โมเดลดำเนินการ วิธีนี้ช่วยลดอาการประสาทหลอนในการแก้ไขหลายไฟล์
- จัดหาบริบทอย่างชาญฉลาด ใช้ตัวอย่างโค้ด เส้นทางไฟล์ที่เกี่ยวข้อง และตัวอย่างการทำซ้ำขนาดเล็ก สำหรับบริบทขนาดใหญ่มาก ให้ใช้ความสามารถบริบทแบบยาวของโมเดล แต่ควรใช้การอ้างอิง (ไฟล์/บรรทัด) บวกกับตัวอย่างที่เกี่ยวข้องอีกเล็กน้อย
ใช้การตั้งค่าสั้น ๆ + ข้อมูลจำเพาะเครื่องมือ + ตัวอย่าง
รูปแบบพรอมต์ที่เชื่อถือได้สำหรับการเข้ารหัสแบบเอเจนต์ด้วย Code Fast-1 มีสามส่วน:
- การตั้งค่าแบบสั้น — หนึ่งหรือสองบรรทัดที่อธิบายบริบทและเป้าหมายของที่เก็บข้อมูล
- ข้อมูลจำเพาะเครื่องมือ/ความสามารถ — สิ่งที่โมเดลสามารถเรียกได้หรือไฟล์ที่คุณต้องการแก้ไข หากมีการเรียกฟังก์ชันหรือเครื่องมือภายนอก ให้ระบุรายการ (ชื่อ อินพุต เอาต์พุต)
- ตัวอย่างที่เป็นรูปธรรม — ตัวอย่างสั้นๆ ของรูปแบบเอาต์พุตที่ต้องการ (เช่น ความแตกต่างเล็กๆ น้อยๆ หรือรูปแบบ JSON)
รูปแบบนี้ใช้ประโยชน์จากความเร็วของโมเดล: การโต้ตอบแบบไมโครแต่ละครั้งนั้นมีราคาถูก ดังนั้น การจัดเตรียมโครงสร้างสั้นๆ และตัวอย่างหนึ่งตัวอย่างก็เพียงพอที่จะควบคุมพฤติกรรมโดยไม่ต้องมีการแจ้งเตือนระบบที่มีน้ำหนักมาก
รูปแบบแจ้งเตือนและรูปแบบดั้งเดิมใดที่ทำงานได้ดีที่สุด
“ห่วงโซ่แห่งความคิด” เทียบกับร่องรอยการใช้เหตุผลอย่างชัดแจ้ง
Grok Code Fast-1 เปิดเผย ร่องรอยการใช้เหตุผล ในการตอบสนอง (ร่องรอยที่มองเห็นได้ของขั้นตอนภายใน) ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการออกแบบเชิงตัวแทน สำหรับงานการผลิต ให้ทำ ไม่ อาศัยห่วงโซ่ความคิดที่ยาวและอิสระเพื่อการตรวจสอบยืนยัน แทนที่จะขอเหตุผลแบบมีโครงสร้าง เช่น ขั้นตอนที่มีหมายเลขกำกับ เหตุผลสั้นๆ สำหรับการเปลี่ยนแปลงแต่ละครั้ง และบทสรุปสุดท้ายที่เครื่องอ่านได้ (เช่น { "changes": , "tests": , "confidence": 0.87 }) ซึ่งช่วยให้ผู้ตรวจสอบและผู้ตรวจสอบอัตโนมัติมีเส้นทางการตรวจสอบที่ชัดเจนในขณะที่หลีกเลี่ยงการพึ่งพาการพูดภายในที่ไม่โปร่งใส
การเรียกฟังก์ชันและสัญญาเครื่องมือ
หากคุณเปิดเผยการเรียกใช้ฟังก์ชัน (หรือโมเดลสามารถเรียกใช้เครื่องมือภายนอก เช่น ตัวรันการทดสอบ ลินเตอร์ หรือการค้นหารีโพ) ให้กำหนดสัญญาที่เข้มงวด: ชื่อฟังก์ชัน อินพุต และเอาต์พุตที่คาดหวัง ตัวอย่าง:
Function: run_unit_tests
Inputs: { files: }
Outputs: { status: "pass" | "fail", failures: }
ออกแบบพรอมต์ของคุณเพื่อให้โมเดลใช้เฉพาะฟังก์ชันที่คุณรายการไว้เท่านั้น ซึ่งจะป้องกันการเรียกภายนอกโดยไม่ได้ตั้งใจ และทำให้พฤติกรรมของผู้ช่วยสามารถคาดเดาได้
การจัดการข้อผิดพลาดและคำแนะนำ "ย้อนกลับ"
เมื่อขอให้โมเดลแก้ไขที่เก็บข้อมูล ให้รวมคำแนะนำย้อนกลับที่ชัดเจนและคำขอสำหรับ patch บวก undo_patch คู่ ซึ่งทำให้ CI สามารถทดสอบการเปลี่ยนแปลงได้โดยตรงและย้อนกลับโดยอัตโนมัติหากการทดสอบล้มเหลว
รูปแบบการกระตุ้นที่มีผลกระทบสูงและกลเม็ดเล็กๆ น้อยๆ
1. การเพิ่มประสิทธิภาพแคช
จุดสำคัญ:
- Grok Code Fast-1 อาศัยการแคชพร้อมท์ความเร็วสูง (อัตราการเข้าใช้งาน 90%+)
- หลีกเลี่ยงการเปลี่ยนแปลงประวัติการแจ้งเตือนบ่อยครั้ง ซึ่งจะทำให้แคชเสียหายและตอบสนองช้า
แนะนำ
✅ รักษาบริบทให้สอดคล้องกัน ใช้บทสนทนาที่มีอยู่ซ้ำ
❌ หลีกเลี่ยงการแทรกบล็อกแจ้งเตือนใหม่แบบสุ่มที่ขัดจังหวะประวัติ
2. ให้บริบทที่จำเป็น
จุดสำคัญ: ระบุไฟล์หรือส่วนโค้ดที่ต้องการอ้างอิงอย่างชัดเจน เพื่อหลีกเลี่ยงการออกนอกหัวข้อ
ตัวอย่างที่ไม่ดี:
Make error handling better
ตัวอย่างที่ดี:
My error codes are defined in @error.ts, can you use that as reference
to add proper error handling and error codes to @sql.ts where I am making queries?
3. กำหนดเป้าหมายและข้อกำหนดอย่างชัดเจน
จุดสำคัญ: ระบุฟังก์ชัน โครงสร้าง และผลลัพธ์ที่คุณต้องการอย่างชัดเจน
ตัวอย่างที่ไม่ดี:
Create a Fitness consumption tracker
ตัวอย่างที่ดี
Create a Fitness consumption tracker which shows the breakdown of sports consumption per day, divided by different diveres when I enter a sports item and time. Make it such that I can see an overview as well as get high level trends.
4. คำเตือนขั้นสูงสำหรับการแก้ไขแบบเอเจนต์ (ตัวอย่าง)
System: You are an agentic code assistant with repository access. Only modify files listed in "files_to_edit". Return a JSON with fields {patches: , explanation: "", confidence: 0.0-1.0}. Do not request additional tools.
User:
Context: monorepo, service users-service in services/users, failing test services/users/tests/test_create_user.py
Task: Find minimal edit(s) to fix the failing test. Prefer small, easily reviewable diffs. Add one unit test if necessary.
Files_to_edit:
Output schema example: { "patches":, "tests_to_run":, "explanation":"3 concise steps", "confidence":0.92 }
พรอมต์นี้ทำให้เครื่องสามารถอ่านผลลัพธ์ได้ จำกัดขอบเขตการแก้ไขของโมเดล และขอคะแนนความเชื่อมั่น ซึ่งทั้งหมดนี้จะช่วยให้การทำงานอัตโนมัติและการตรวจสอบเป็นไปได้
เทมเพลตคำเตือนเชิงปฏิบัติที่คุณสามารถใช้ได้ในปัจจุบันมีอะไรบ้าง?
ด้านล่างนี้คือเทมเพลตที่ใช้งานได้จริง (ระบบ + ผู้ใช้) ที่คุณสามารถวางลงในการเรียก API หรือพรอมต์ของ Copilot แทนที่ตัวแทน (<...>) ที่มีเนื้อหาจริง
เทมเพลต A — แก้ไขจุดบกพร่องอย่างรวดเร็ว (ไฟล์เดียว)
SYSTEM: You are "grok-code-fast-1", an expert engineer. Prioritize minimal, correct changes and include a one-line rationale.
USER:
Goal: Fix the failing test `test_parse_dates` in file `utils/date_parser.py`.
Context:
- repo root: /project
- failing test stacktrace: KeyError at date_parser.py:42
- show only the minimal patch (unified diff), a one-line rationale, and one unit test that reproduces the fix.
Constraints:
- Keep behavior backward-compatible for existing valid date strings.
- No external dependencies.
Deliverable format:
1) PATCH (unified diff)
2) RATIONALE (one line)
3) TEST (pytest function)
ทำไมถึงได้ผล: ขอแพตช์ขั้นต่ำ ให้ข้อจำกัด และเรียกร้องการทดสอบเล็กน้อย — สอดคล้องกับเวิร์กโฟลว์ของตัวแทน (วางแผน → ดำเนินการ → ตรวจสอบ)
เทมเพลต B — การรีแฟกเตอร์หลายไฟล์พร้อมแผน
SYSTEM: You are an experienced refactorer. Provide a short plan, then apply the plan with diffs for each file changed.
USER:
Goal: Extract common validation logic from `auth/login.py` and `auth/register.py` into `auth/_validators.py`.
Step 0: Produce a 3–5 step plan.
Step 1: Show the plan only.
Step 2: After I confirm (or you can proceed), produce unified diffs for changed files and update import paths.
Deliverable format:
- PLAN: numbered steps
- DIFFS: unified diffs for each file changed
- TESTS: a minimal test if needed
ทำไมถึงได้ผล: การแจ้งเตือนสองขั้นตอนช่วยลดการดำเนินการเกินขอบเขตโดยไม่ได้ตั้งใจ และให้คุณตรวจสอบแผนก่อนที่จะเปลี่ยนแปลงโค้ด
เทมเพลต C — สร้างการทดสอบและการตรวจสอบ CI
SYSTEM: You are a QA engineer. Output runnable pytest test cases with fixtures and a shell snippet for adding a CI job that runs tests and lint.
USER:
Goal: For module `payment/processor.py`, generate unit tests that cover:
- successful charge
- network timeout (mocked)
- idempotency behavior
Deliverable:
1) pytest tests (file path)
2) sample GitHub Actions job (YAML) that runs tests and reports coverage
รูปแบบคำเตือนที่แนะนำและคำเตือนที่คุณควรหลีกเลี่ยงมีอะไรบ้าง?
รูปแบบที่แนะนำ
- วางแผนก่อน ดำเนินการทีหลัง: ขอแผนงานสั้นๆ ก่อนขอเปลี่ยนแปลงโค้ด ช่วยลดข้อผิดพลาด
- จำกัดเอาต์พุตให้เป็นรูปแบบที่เป็นมิตรกับเครื่อง: JSON, ความแตกต่างแบบรวมหรือ
---SECTION---บล็อคสามารถแยกวิเคราะห์ด้วยโปรแกรมได้ง่ายกว่า - ขอทดสอบและตรวจสอบความปลอดภัย : เมื่อสร้างโค้ด ให้รวมคำขอสำหรับการทดสอบยูนิตและการตรวจสอบกรณีขอบ
- ใช้ “ความสามารถในการใช้เครื่องมือ” อย่างชัดเจน: หากการรวมของคุณรองรับเครื่องมือ (การอ่าน/เขียนไฟล์, การรันการทดสอบ) สั่งให้: "หากคุณจำเป็นต้องรันการทดสอบ ให้เรียก
run_tests()เครื่องมือ” ซึ่งจะใช้ประโยชน์จากความสามารถของตัวแทนของโมเดล
คำเตือนที่ควรหลีกเลี่ยง
- คำสั่งแบบโมโนลิธิกขนาดใหญ่ที่คาดหวังการออกแบบระบบแบบสมบูรณ์ ในช็อตเดียวโดยไม่ได้วางแผน — ชอบการแยกส่วนแบบวนซ้ำมากกว่า
- คำเตือนที่ไม่ชัดเจนและไม่มีบทบาท เช่น "เขียนฟังก์ชันนี้" โดยไม่มีข้อจำกัด — มันเพิ่มความเสี่ยงต่อการเกิดภาพหลอน
- คำขอสำหรับการท่องอินเทอร์เน็ตแบบไม่จำกัดหรือเนื้อหาที่อาจมีความละเอียดอ่อน โดยไม่มีราวกั้น — ควรใช้ขอบเขตเครื่องมือและการบันทึกข้อมูลที่ชัดเจน
เมื่อใดควรขอ “ร่องรอยเหตุผล” เทียบกับคำตอบสั้นๆ
grok-code-fast-1 สามารถปล่อยร่องรอยการใช้เหตุผลที่มองเห็นได้ ใช้เมื่อคุณต้องการความสามารถในการตรวจสอบ (การตรวจสอบโค้ด การตรวจสอบความปลอดภัย) แต่เมื่อคุณต้องการเฉพาะโค้ดที่กระชับ (เพื่อวางลงใน CI) ให้ระบุ "ไม่มีการใช้เหตุผล—แก้ไขเฉพาะ" ในข้อจำกัด ตัวอย่าง: If you include reasoning traces, put them in a REASONING block and limit to 6 bullet points. วิธีนี้ช่วยให้สามารถแยกวิเคราะห์ผลลัพธ์ได้ในขณะที่ยังคงความโปร่งใสเมื่อจำเป็น
คุณรวม grok-code-fast-1 เข้ากับเครื่องมือ (IDE, CI, bots) ได้อย่างไร
รูปแบบ IDE (Copilot / VS Code)
- ไมโครพรอมต์แบบอินไลน์: ขอให้โมเดลเสนอการเปลี่ยนแปลงบรรทัดเดียวพร้อมเหตุผลเป็นการดำเนินการตามโค้ด
- ผู้ช่วยรีแฟกเตอร์: ใช้คำแนะนำแผนก่อนเมื่อดำเนินการแก้ไขข้ามไฟล์ แสดงความแตกต่างที่เสนอในการแสดงตัวอย่าง
- เครื่องกำเนิดการทดสอบยูนิต: ทริกเกอร์การสร้างการทดสอบสำหรับฟังก์ชันที่เพิ่มใหม่ด้วยคำเตือนสั้นๆ: "สร้างการทดสอบ pytest สำหรับฟังก์ชันที่เปลี่ยนแปลงใหม่"
หมายเหตุ: Grok Code Fast 1 กำลังเปิดตัวเป็นตัวอย่างใน GitHub Copilot และรองรับ BYOK สำหรับคีย์ระดับองค์กร ทดสอบในแซนด์บ็อกซ์ก่อนนำไปใช้งานจริง
CI / ระบบอัตโนมัติ
การควบคุมต้นทุน: ใช้คำเตือนสั้นๆ และเทมเพลตโปรแกรมในงานแบตช์เพื่อจำกัดการใช้งานโทเค็น ใช้ประโยชน์จากประสิทธิภาพด้านต้นทุนของโมเดล แต่ตรวจสอบการเรียกเก็บเงิน
ตัวแทน PR อัตโนมัติ: ให้ตัวแทนจัดทำแผน + แพตช์ + ทดสอบ + งาน CI เกตด้วยการตรวจสอบโดยมนุษย์และขั้นตอนการทดสอบ/ลินต์อัตโนมัติเสมอ
รูปแบบที่แนะนำ:
- เรียกใช้โมเดลในแซนด์บ็อกซ์ (คอนเทนเนอร์) โดยมีสิทธิ์การเข้าถึงแบบอ่านอย่างเดียวในชุดไฟล์ที่จำกัด
- ต้องใช้แพตช์ที่เสนอเพื่อผ่านการทดสอบยูนิตในสภาพแวดล้อมแบบเกต
- บันทึกการใช้เหตุผลลงในบันทึกการตรวจสอบเพื่อตรวจสอบในภายหลัง
สรุป: เริ่มต้นวันนี้อย่างไรดี
grok-code-fast-1 นำเสนอตัวเลือกที่ใช้งานได้จริงและความเร็วสูงสำหรับการฝังเวิร์กโฟลว์การเขียนโค้ดแบบเอเจนต์ลงใน IDE และ CI เริ่มต้นจากสิ่งเล็กๆ: ออนบอร์ดรีพอร์เทชันที่ไม่สำคัญ ใช้เทมเพลตข้างต้น และดำเนินการประเมิน A/B เป็นเวลาสองสัปดาห์กับเวิร์กโฟลว์นักพัฒนาที่มีอยู่ของคุณ วัดความแม่นยำ ต้นทุน และการยอมรับของมนุษย์ก่อนการเปิดตัวในวงกว้าง
เริ่มต้นใช้งาน
CometAPI เป็นแพลตฟอร์ม API แบบรวมที่รวบรวมโมเดล AI มากกว่า 500 โมเดลจากผู้ให้บริการชั้นนำ เช่น ซีรีส์ GPT ของ OpenAI, Gemini ของ Google, Claude ของ Anthropic, Midjourney, Suno และอื่นๆ ไว้ในอินเทอร์เฟซเดียวที่เป็นมิตรกับนักพัฒนา ด้วยการนำเสนอการตรวจสอบสิทธิ์ การจัดรูปแบบคำขอ และการจัดการการตอบสนองที่สอดคล้องกัน CometAPI จึงทำให้การรวมความสามารถของ AI เข้ากับแอปพลิเคชันของคุณง่ายขึ้นอย่างมาก ไม่ว่าคุณจะกำลังสร้างแชทบ็อต เครื่องกำเนิดภาพ นักแต่งเพลง หรือไพพ์ไลน์การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล CometAPI ช่วยให้คุณทำซ้ำได้เร็วขึ้น ควบคุมต้นทุน และไม่ขึ้นอยู่กับผู้จำหน่าย ทั้งหมดนี้ในขณะที่ใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าล่าสุดในระบบนิเวศ AI
นักพัฒนาสามารถเข้าถึงได้ Grok-code-fast-1 API (รุ่น: grok-code-fast-1) ผ่าน CometAPI รุ่นใหม่ล่าสุด ได้รับการอัปเดตอยู่เสมอจากเว็บไซต์อย่างเป็นทางการ เริ่มต้นด้วยการสำรวจความสามารถของโมเดลใน สนามเด็กเล่น และปรึกษา คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าใช้งาน โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับรหัส API แล้ว โคเมทเอพีไอ เสนอราคาที่ต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยคุณบูรณาการ
พร้อมไปหรือยัง?→ ลงทะเบียน CometAPI วันนี้ !
คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ grok-code-fast-1
1. เมื่อ Code Fast-1 เหมาะสม
การทำงานปริมาณมากและสั้น:การเติมโค้ด การแก้ไขเล็กน้อย การทดสอบ และการรีแฟกเตอร์อย่างรวดเร็ว โดยที่ความเร็วและต้นทุนมีความสำคัญ
- ท่อส่งเอเจนติก: โดยที่โมเดลจะประสานการเรียกใช้เครื่องมือขนาดเล็ก (รันการทดสอบ แก้ไขไฟล์ รันซ้ำ) ในรูปแบบลูป
- การเพิ่ม IDE:ประสบการณ์การจับคู่โปรแกรมเมอร์ในตัวแก้ไขซึ่งความล่าช้าต่ำเป็นสิ่งสำคัญ
2. ต้นทุน ขนาดบริบท และกลยุทธ์โทเค็นส่งผลต่อการออกแบบคำเตือนอย่างไร
- หน้าต่างบริบท: grok-code-fast-1 รองรับบริบทขนาดใหญ่มากในผู้ให้บริการบางราย (เมตาดาต้าแบบ open-router บ่งชี้ว่าหน้าต่างขนาดใหญ่สำหรับการใช้เหตุผลในระดับ repo) สำหรับฐานโค้ดขนาดใหญ่ ควรใช้การอ้างอิงไฟล์ที่มีการแยกย่อยขนาดเล็กแทนที่จะฝัง repo ทั้งหมด
- การกำหนดราคาและกลยุทธ์โทเค็น: หากการกำหนดราคาคำนึงถึงการใช้งาน แนะนำให้ใช้:
- คำเตือนที่สั้นลงและการโต้ตอบที่เพิ่มขึ้น
- การประมวลผลหลังโปรแกรม (เฉพาะ diff) แทนการถ่ายโอนไฟล์แบบเต็ม
- การแคชของพรอมต์และเอาท์พุตทั่วไป
3. คุณสามารถมองเห็นร่องรอยการใช้เหตุผลของโมเดลได้หรือไม่ และคำเตือนควรร้องขอร่องรอยเหล่านี้อย่างไร
พื้นผิว grok-code-fast-1 ร่องรอยการใช้เหตุผลที่มองเห็นได้ เพื่อช่วยกำหนดทิศทางการดำเนินการของตัวแทน (เช่น "วางแผน: 1) เปิดไฟล์ X, 2) รันการทดสอบ, 3) แก้ไขฟังก์ชัน") ใช้คำสั่งเช่น:
"Please provide a short PLAN (3 items max) before producing diffs. Show your internal reasoning steps as a numbered plan, then produce code."
คำแนะนำ: ใช้ร่องรอยแผนเพื่อวินิจฉัยและนำระบบป้องกันมาใช้ อย่าถือว่าข้อความภายในที่ละเอียดเป็นห่วงโซ่ความคิดส่วนตัวในการตัดสินใจที่มีความเสี่ยงสูง