ابزارهای توسعه
AdaL
Coding agent that routes work to specialized workers across frontier model families
نتیجه ارزیابی
حلقه اصلی واقعاً در دسترس است: Agentهای متنباز در حال حاضر بین مدلها سوئیچ میکنند، ابزارها را اجرا کرده و کدها را ویرایش میکنند، و سیمکشی آنها در یک آخر هفته نسخهای شخصی به شما میدهد. چیزی که از کار یک آخر هفته درنمیآید بستر مدیریت و بهینهسازی مدل است (جایی که ادعای اصلی AdaL است)، به علاوه اعتبارسنجی مبتنی بر مرورگر، بررسی دستهبندیشده کدها و کنترلهای تیمی. نتیجه ابزاری خواهد بود که کار میکند اما در کارهای طولانی خطای بسیار بیشتری دارد.
- زمان تقریبی ساخت
- یک آخر هفته
- هزینه تقریبی اجرا
- نامشخص
- اشتراک محصول اصلی
- ۲۰ دلار در ماه
چه چیزی را از دست میدهی؟
- تنظیم بستر اجرایی (Harness): فرآیند برنامهریزی، بازیابی از خطا و اعتبارسنجی که یک ایجنت آزمایشی را از ابزاری که کارهای پیچیده را تمام میکند متمایز میکند
- اعتبارسنجی کارکرد برنامه تغییریافته از طریق مرورگر
- دستهبندی بررسی کد که تغییرات بزرگ را بر اساس ریسک تقسیمبندی میکند
- یک صورتحساب واحد برای تمامی مدلهای پیشرو به جای چند حساب مجزا
- امکانات سازمانی مانند SSO، SAML/SCIM، عدم ذخیره داده و لیست سیاه مدلها
پرامپت شروع
برای شروع ساخت، مستقیم کپیاش کن.
Build me a multi-model coding agent CLI to replace AdaL, in an empty folder. Stack: Python 3.12, one file per module, no framework. - Providers: Anthropic, OpenAI and Google, behind a single `chat(model, messages, tools)` function. Keys from .env via python-dotenv, never hardcoded. A `--model` flag switches families mid-session without restarting. - Tools the agent can call: read_file, write_file, list_dir, run_shell, run_tests. run_shell prints the command and waits for y/n unless I pass --yolo. - An orchestrator loop: a planner call splits my request into numbered steps, then each step runs as a fresh sub-agent with its own context window and only the tools it needs. Sub-agent results append to a shared markdown scratchpad on disk. - Persist every session as JSONL under .agent/sessions/ so I can replay or resume. A `--resume <id>` flag reloads the scratchpad and continues. - After any step that edits files, automatically run the test command from pyproject.toml and feed failures back to the same sub-agent for one retry. - Print a running token and dollar total per provider at the end of every turn. - Out of scope, deliberately: browser automation, a GUI, team accounts, and any hosted service. Those are the parts the subscription is actually selling. - README: setup, the .env template, how to add a fourth provider, and one honest paragraph on where this loses to a tuned commercial harness on long tasks.
برای ساختش کمک میخوای؟
ابزارهای مشابه
اگر این ابزار را بررسی میکنی، این گزینهها هم احتمالاً به کارت میآیند.
به درد یکی دیگه هم میخوره؟




