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XERJ इंस्टॉल करें (दस्तावेज़:
https://xerj.org/llms.txt ), इस प्रोजेक्ट के सोर्स को इंडेक्स करें, और रेफरेंस कोडिंग सेट अप करें: हम जो बना रहे हैं उसके सबसे करीबी ओपन-सोर्स रिपॉजिटरी को क्लोन और इंडेक्स करें, और कोड लिखने से पहले यह खोजें कि उन्होंने किसी समस्या को कैसे हल किया।
ज़्यादातर लोग Claude Code को एक महंगे इंटर्न की तरह चलाते हैं, और यहाँ बताया गया है कि इसे हर बार और भी स्मार्ट कैसे बनाया जाए (वास्तव में)
आप इसे एक काम देते हैं। यह कुछ सवाल पूछता है। यह रिपॉजिटरी को grep करता है, अंदाज़ा लगाता है कि आपका कोड कैसे काम करता है, एक इम्प्लीमेंटेशन लिखता है, कुछ टूट जाता है। आप एरर पेस्ट करते हैं। यह फिर से लिखता है। कुछ और टूट जाता है।
उनमें से हर एक बार टोकन है जिसके लिए आपने भुगतान किया है।
और Claude आमतौर पर इसलिए अटका नहीं होता क्योंकि समस्या कठिन है। यह इसलिए अटका होता है क्योंकि आपने इसे एक ऐसा उत्तर फिर से खोजने पर मजबूर किया जो पहले से कहीं मौजूद है, या तो आपकी अपनी रिपॉजिटरी में या किसी ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट में जहाँ कुछ हज़ार डेवलपर्स ने पहले ही एज केस ढूंढ लिए हैं।
XERJ ने इसका ठीक से परीक्षण किया। 8 कोडिंग कार्य, 4 भाषाएँ, प्रति सेटअप 16 रन, टोकन गणना सीधे Claude -p से ली गई।
मेमोरी से: 260,916 आउटपुट टोकन रेफरेंस से: 9,982 आउटपुट टोकन
मेमोरी ने 16 में से 11 को हल किया। रेफरेंस ने सभी 16 को हल किया।
तो ध्यान दें और वास्तव में यह पढ़ें ↓↓↓
वह लूप जिसके लिए आप भुगतान कर रहे हैं
एक सामान्य सत्र इस तरह जाता है।
आप बताते हैं कि आप क्या चाहते हैं। Claude खोजबीन करता है। यह आपके पैटर्न, आपकी एरर हैंडलिंग, आपके डेटा के आकार के बारे में एक धारणा बनाता है। यह उस धारणा के आधार पर कोड लिखता है। धारणा कहीं गलत थी, इसलिए चीज़ टूट जाती है, आप एरर समझाते हैं, यह फिर से लिखता है, और आप फिर से चक्कर लगाते हैं जब तक कि आउटपुट उस चीज़ से मेल नहीं खाता जो शुरुआत में आपके दिमाग में थी।
लोग उस लूप को Claude के कोडिंग में खराब होने के रूप में पढ़ते हैं। यह इसके विपरीत है। Claude एक काम करने वाले उदाहरण को लेने और उसे एक नई स्थिति में ढालने में बहुत अच्छा है। लूप तब होता है जब कमरे में कोई उदाहरण नहीं होता है, इसलिए यह सत्र का पहला आधा हिस्सा एक को फिर से बनाने में बिताता है।
आउटपुट टोकन महंगे होते हैं, Claude मॉडल पर इनपुट से लगभग 5 गुना अधिक मूल्य निर्धारित होते हैं। तो उस लूप का हर चक्कर सबसे ऊँची दर पर बिल किया जाता है।
एक प्रॉम्प्ट और एक रेफरेंस एक ही चीज़ नहीं हैं
प्रॉम्प्ट एक निर्देश है। रेफरेंस सबूत है।
आप ठीक से बताते हुए दो हज़ार शब्द लिख सकते हैं कि चीज़ को कैसे व्यवहार करना चाहिए और फिर भी Claude को उस विवरण को एक इम्प्लीमेंटेशन में अनुवाद करना होगा, फिर आपने जो कुछ भी छोड़ा है उसके बारे में अनुमान लगाना होगा।
एक काम करने वाले इम्प्लीमेंटेशन में पहले से ही वे हिस्से होते हैं जिन्हें आप कभी नहीं लिखेंगे
आर्किटेक्चर, एरर हैंडलिंग, रिट्री लॉजिक, एज केस जो दो साल पहले प्रोडक्शन में किसी ने मारा था, वह कारण जिसकी वजह से फंक्शन उस तरह से विभाजित है
आपने प्रॉम्प्ट में उनका उल्लेख नहीं किया क्योंकि आप नहीं जानते थे कि वे मायने रखते हैं।
यहाँ उसका सबसे तीखा संस्करण है। एक कंपाइलर अंततः एक मेथड नाम लीक करेगा। यह आपको बताएगा कि फंक्शन को absorb कहा जाता है न कि push, और आपको वहाँ पहुँचने में 20 से 25 गुना टोकन चार्ज करेगा। एक कंपाइलर कभी भी कॉन्ट्रैक्ट लीक नहीं करेगा। आपके टूलचेन में कुछ भी आपको यह नहीं बताने वाला है कि इस स्ट्रक्चर को पढ़े जाने से पहले सील किया जाना चाहिए। वह नियम लाइब्रेरी लिखने वाले के दिमाग में और फंक्शन के बॉडी में रहता है, और प्रॉम्प्ट लिखने की कोई भी मात्रा इसे पुनर्प्राप्त नहीं कर सकती, क्योंकि आपको पता नहीं है कि यह मौजूद है।
यही कारण है कि यह एक ही समय में टोकन काटता है और गुणवत्ता बढ़ाता है। अधिक उपयोगी संदर्भ अंदर, कम अनुमान, कम पुन: प्रयास।
परीक्षणों ने क्या दिखाया
grep-आधारित सेटअप के मुकाबले, रेफरेंस कोडिंग ने समान 8 कार्यों पर 2.7 गुना कम आउटपुट टोकन का उपयोग किया। भुजाओं में कुल लागत मेमोरी से $11.18, grep के साथ $3.27, रेफरेंस के साथ $1.58 रही।
Grep फिक्स की तरह दिखता है और ज़्यादातर नहीं है। Grep एजेंट को बताता है कि कहाँ देखना है, फिर एजेंट को अभी भी इसे समझने के लिए फ़ाइल को संदर्भ में पढ़ना होता है। इस अध्ययन में एक कॉर्पस ने ठीक ऐसा करते हुए 1.06 मिलियन इनपुट टोकन खींचे। सस्ते टोकन, उनका एक बहुत बड़ा ढेर, साथ ही हर एजेंट टर्न जिसे आपने झेला।
फिर बड़ा रन है। अध्ययन के लिए 5 भाषाओं में खरोंच से 13 लाइब्रेरी बनाई गईं, प्रत्येक संकलित होती है और अपने स्वयं के परीक्षण पास करती है, प्रत्येक में एक रनटाइम नियम होता है जिसके बारे में कंपाइलर आपको चेतावनी नहीं दे सकता है। जानबूझकर उस तरह से बनाया गया, क्योंकि आप उस कोड पर रिट्रीवल का परीक्षण नहीं कर सकते जिसे मॉडल पहले से याद कर चुका है।
बिना कुछ, मेमोरी से: 21 में से 1 रिट्रीवल के साथ: 21 में से 21
$21.90 बनाम $3.38।
यह एक अलग परिणाम है, सस्ता नहीं।
इसमें सबसे साफ उदाहरण एक Java कार्य है। एक append-only ledger बनाएं, रीप्ले से पहले सील करें, चेकपॉइंट पर ट्रंकेट करें। मेमोरी से इसने पूरी चीज़ का पुन: आविष्कार किया, 503 लाइनें, लगभग 36,000 टोकन, गलत ट्रंकेशन सिमैंटिक्स, परीक्षण में विफल रहा। रेफरेंस दिए जाने पर इसने चार लाइनें लिखीं। 103 टोकन। पास हो गया।
भाषा के अनुसार प्रसार आपको बताता है कि मूल्य कहाँ है। Python 14,752 से घटकर 214। C 18,792 से घटकर 988। Java 27,108 से घटकर 98। JavaScript केवल 4,300 से 646 गया, क्योंकि prefix trie एक ज्ञात संरचना है और मॉडल पहले से ही आधा उत्तर जानता था।
सामान्य दिन-प्रतिदिन के काम में XERJ चलाने वाले डेवलपर्स लगभग 5 गुना कम टोकन की रिपोर्ट करते हैं। यह बेंचमार्क किए जाने के बजाय स्व-रिपोर्ट किया गया है, इसलिए इसे फ़्लोर मानें न कि हेडलाइन।
एक लंबा प्रॉम्प्ट इसे क्यों ठीक नहीं करता
कुछ समय के लिए खराब आउटपुट का जवाब हमेशा एक ही था। एक बेहतर प्रॉम्प्ट लिखें। अधिक संदर्भ जोड़ें। आर्किटेक्चर समझाएं।
और कभी-कभी यह काम करता है।
लेकिन एक प्रॉम्प्ट आप एक ऐसे समाधान का वर्णन कर रहे हैं जो आपने अभी तक लिखा नहीं है। एक रेफरेंस एक समाधान है जिसे किसी ने पहले ही शिप और डीबग कर दिया है। आप उस रिट्री लॉजिक तक पहुँचने के लिए अपने रास्ते का वर्णन नहीं कर सकते जो केवल इसलिए मौजूद है क्योंकि एक मेंटेनर को रात 3 बजे रेट लिमिटेड मिला और उसने इसे जल्दी में पैच किया।
कोड पहले से ही है। आपको इसमें गए निर्णयों को समझाने की ज़रूरत नहीं है।
रेफरेंस ढूँढना ही वास्तविक काम है
यह वह जगह है जहाँ यह बिखर जाता है।
इसे हाथ से करने का मतलब है GitHub खोलना, आधे-अधूरे मेल खाने वाली रिपॉजिटरी के माध्यम से पढ़ना, पुराने पुल रिक्वेस्ट में खुदाई करना, फिर आठ महीने पहले से अपना कोडबेस खोलना और यह याद रखने की कोशिश करना कि आपने फ़ाइल का नाम क्या रखा था। जब तक आपको कुछ उपयोगी मिलता है, तब तक आप फीचर लिख सकते थे।
इसलिए खोज सस्ती होनी चाहिए, या कोई इसे दो बार नहीं करता।
XERJ इसी के लिए है। यह कोड को इंडेक्स करता है और आपको फ़ाइलनाम या कीवर्ड के बजाय आपके द्वारा हल की जा रही समस्या से खोजने देता है, फिर मेल खाने वाले इम्प्लीमेंटेशन को एक रेफरेंस के रूप में खींचता है जिसे आप सीधे Claude को दे सकते हैं। https://xerj.org
इसे कैसे चलाएं
1) इंस्टॉलेशन प्रॉम्प्ट को Claude Code सत्र में कॉपी/पेस्ट करें
XERJ इंस्टॉल करें (दस्तावेज़:
https://xerj.org/llms.txt ), इस प्रोजेक्ट के सोर्स को इंडेक्स करें, और रेफरेंस कोडिंग सेट अप करें: हम जो बना रहे हैं उसके सबसे करीबी ओपन-सोर्स रिपॉजिटरी को क्लोन और इंडेक्स करें, और कोड लिखने से पहले यह खोजें कि उन्होंने किसी समस्या को कैसे हल किया।
2) अपने कोडिंग एजेंट की प्रतिक्रिया जांचें और रेफरेंस के लिए क्लोन करने के लिए प्रोजेक्ट सुझाएं
आप जो भी बना रहे हैं, आप हमेशा जानते हैं कि और कौन वही कर रहा है। कुछ प्रोजेक्ट इस स्तर पर Claude Code द्वारा पहले ही खोज लिए जाएंगे, और आप अपनी पसंद से और जोड़ सकते हैं। 5-10 आमतौर पर पर्याप्त होते हैं लेकिन यह इस बात पर निर्भर करता है कि आप क्या कोड कर रहे हैं
3) अगला उत्पाद फीचर बनाएं और परिणाम जांचें
बस इसे जाने दें और नए परिणामों का आनंद लें (या न लें)। आप हमेशा बर्बाद करने वाली कोडिंग पर वापस जा सकते हैं लेकिन मुझे यकीन है कि आप तुरंत अंतर देखेंगे
4) इसे काम करते रखें और अपने फीडबैक से समुदाय की मदद करें
आप इस तरह से जो भी कार्य पूरा करते हैं, वह अगले के लिए रेफरेंस बन जाता है। लाइब्रेरी चक्रवृद्धि होती है। किसी भी समय जब
इसे कब छोड़ें
यदि मॉडल पहले से ही कोड जानता है, तो यह एक टैक्स है और कुछ नहीं। हालाँकि, यह एक सामान्य मामला नहीं है।
उन्होंने उसे भी मापा, Valkey और Memcached पर, वास्तविक सार्वजनिक कोड जिस पर Claude ने निश्चित रूप से प्रशिक्षण लिया है। मेमोरी से $1.49 में 6 में से 6 स्कोर किया। रिट्रीवल ने $4.40 में 6 में से 5 स्कोर किया। यह अंतिम स्थान पर आया और कुछ न करने से तीन गुना अधिक खर्च हुआ।
तो रेखा एक तरफ निजी, मालिकाना या वास्तव में अपरिचित कोड है, और दूसरी तरफ वह सब कुछ है जो मॉडल पहले ही खा चुका है।
यदि आप जो चीज़ बना रहे हैं वह पहले कभी नहीं बनाई गई है, तो इंगित करने के लिए कुछ भी नहीं है और आप इसका वर्णन करने के लिए वापस आ गए हैं।
यदि रेफरेंस एक फ्रेमवर्क संस्करण के विरुद्ध लिखा गया है जिस पर आप नहीं हैं, तो यह बचाने से अधिक खर्च करता है।
और यदि कार्य चार लाइनों का है, तो बस इसे लिखें।
अभी भी क्या खुला है
13 लाइब्रेरी अध्ययन के लिए बनाई गई थीं, जो उन्हें निर्माण द्वारा अपरिचित बनाती हैं और उन्हें छोटा भी बनाती हैं। किसी ने भी इसे वास्तव में बड़े निजी कोडबेस के विरुद्ध नहीं चलाया है। उम्मीद यह है कि वहाँ अंतर चौड़ा हो जाता है, क्योंकि grep की लागत पेड़ के आकार के साथ बढ़ती है जबकि रिट्रीवल स्थिर रहता है, लेकिन यह एक अनुमान है जब तक कोई इसे मापता नहीं है।
उपरोक्त प्रत्येक संख्या XERJ के स्वयं के प्रकाशित बेंचमार्क से आई है, उनकी रिपॉजिटरी में कच्चा प्रति-रन डेटा। https://xerj.org/case-studies/reference-coding
निष्कर्ष
आपको एक अलग मॉडल की ज़रूरत नहीं है और आपको Claude Code छोड़ने की ज़रूरत नहीं है।
आपको हर कार्य को शून्य से शुरू करना बंद करना होगा, क्योंकि आप जो चीज़ बना रहे हैं वह शायद पहले से ही आपकी रिपॉजिटरी में या किसी ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट में कहीं मौजूद है जिसने इसे दो साल पहले हल किया था।
अगर किसी ने इसे पहले ही हल कर लिया है, तो Claude को उनका कोड दें और इसे उसी से काम करने दें। और इसकी कीमत आपको कुछ भी नहीं है, बस एक प्रॉम्प्ट
