リファクト：ソフトウェア開発プロセス全体を統合しようとするAIエージェント

現在のソフトウェア開発の世界では、次のようなプログラムがある。 Refact のオープンソースAI開発エージェントが注目を集めている。単なるコード補完ツールにとどまらず、要件の理解から最終的なデプロイまで、ソフトウェア・エンジニアリングのライフサイクル全体をカバーすることを目指している。注目すべきはRefact に合格した最初の組織である。 SWE-bench テスト用のAI開発エージェント。SWE-bench は、実際のソフトウェア工学タスクにおける大規模言語モデルの問題解決能力を評価するためのベンチマークテストであり、このテストに合格することは、実際の開発問題を確実に処理できることを意味する。

コア機能とアーキテクチャ

Refact この能力は、4つのコア属性に基づいて構築されている：

1. フルプロセスエージェンシーに直接リンクできる。 GitHubそしてDocker 歌で応える PostgreSQL や他の開発ツールチェーンと相互作用することができる。つまり、コード記述、環境設定、データベース移行など、これまで手作業で行う必要があった複数のステップをつなげて、さまざまな作業を自動化できるのだ。
2. コンテクストセンシティブこのツールは Qwen2.5-Coder-1.5B モデルの検索拡張生成（RAG）技術。ローカルのコードベースと関連する技術文書を検索することで、プロジェクトの既存の仕様とビジネスロジックにより適合したコードを提供し、公式データでは、完成精度が67%向上している。
3. マルチモデル対応::Refact アーキテクチャはオープンだ。のネイティブ・サポートに加え Claude 3.5 Sonnet 歌で応える GPT-4o このようなモデルに加えて、ユーザーがアクセスして切り替えることができる。 GeminiそしてDeepseek またはその他のサードパーティの大規模言語モデルを使用することができます。このMaaS（Model-as-a-Service）デザインは、コストとパフォーマンス要件に基づいて最適なモデルを動的に選択する柔軟性を組織に提供します。
4. 個人配備高度なデータ・セキュリティとコード・プライバシーを必要とする組織向けです。Refact セルフホスト型の導入オプションも用意されている。これは、すべてのデータとAIの計算を組織独自のサーバーで実行できることを意味し、データ主権を完全にコントロールできる。

システム・アーキテクチャに関してはRefact 一般的なプロジェクト管理ツールなど、ツール適応レイヤーを通じて20以上の開発者ツールにアクセスできる。 Jira および継続的インテグレーション・ツール Jenkins比較的完全な開発エコシステムを形成している。そのコンテキストエンジンとセキュリティシステムは、生成されるコードの品質と運用上のコンプライアンスを保証する。

実践的な応用シナリオのデモンストレーション

Refact その価値は、日々の開発作業を効率的に解決することにある。

シナリオ1：APIプロトタイプの迅速な実装

開発者はもはやゼロからサンプルコードを書く必要はない。例えば、ユーザーデータのページングにAPIが必要な場合、開発者は単純な自然言語コマンドを提供するだけでよい：

"Designing Paging Queries Based on User Table Fields RESTful API"

Refact ワークフローは以下の通り：

1. データベース内の既存ユーザーテーブルの分析 schema.
2. 適応技術スタックを生成する（例． Flask もしかしたら Rust)のバックエンド・コードに適用される。
3. 配備のために自動的に作成 Dockerfile.
4. モデル推論ツールチェーンを呼び出して、コンテナ・イメージを自動的にビルドし、ユニット・テストを生成する。

このプロセスは、従来の開発における作業時間を微細なレベルまで削減することができる。

シナリオ2：レガシーシステムの再構成支援

複雑なシステム移行作業に直面してRefact も同様に役に立つ。例えば、ある古い車を改造する必要があるとしよう。 Node.js ロギングシステムの移行 Python FastAPI フレームワークでは、開発者は以下の命令を実行できる：

# 指令：将 Express 日志中间件重构为 ASGI 兼容的格式
refact suggest "Express -> ASGI middleware 重构"

このシステムは、新旧システムとの互換性を保つための相互運用性レイヤーのコードを生成するだけでなく、スレッドセーフな後付けソリューションや例外処理モデルの改善など、さらなる最適化の提案も提供する。

ラピッド・デプロイメント・ガイド

ユーザーはニーズに応じて、スタンドアロンのラピッド・エクスペリエンスか、エンタープライズ・レベルのコンテナ化されたデプロイメントかを選択できる。

環境準備：

• アジュバント CUDA 8.0+ な NVIDIA ディスプレイカード
• Docker デスクトップ環境（v24.0以上）
• Python 3.8+ 動作環境

展開のステップ：

以下のいずれかの方法でデプロイすることができる。

# 方式1：单机快速启动
# 安装基础组件
pip install .
# 初始化配置，设置默认语言模型（例如 GPT-4o）
refact config --init
# 方式2：企业级容器部署
docker pull smallcloudai/refact:latest
docker run -p 8008:8008 smallcloudai/refact:latest

デプロイしたら、IDEでプラグインを設定できます。設定 VS Code 一例を挙げよう：

1. プラグインマーケットで検索してインストールする Refact AI Assistant プラグイン。
2. プラグインの設定で、ローカル・サービス・アドレスを入力する：http://127.0.0.1:8008.
3. ショートカットの使用 Ctrl+Alt+R (または Cmd+Alt+R)を呼び出す。 Refact スマートターミナル。

主流ツールとの比較

そうしれいかん Refact とともに GitHub Copilot 歌で応える AWS CodeWhisperer このような主流ツールを比較すると、設計思想にいくつかの違いがあることがわかる。

Refact 最大の差別化要因は開放性歌で応える制御性.プライベート・デプロイメントをサポートすることで、データ・セキュリティに敏感な企業にとって現実的な選択肢となり、次のような必要性を回避することができます。 GitHub Copilot クラウドベースのサービスだけに頼ることの限界。年間約$3,000のコスト削減が見込まれるが、その主な理由は、開発者ごとに年間ライセンスを購入するコストをなくし、その代わりにハードウェアへの投資とメンテナンスコストを1回で済ませることにある。このモデルは、すでにある程度の演算リソースを持っている企業にとって、より費用対効果が高い。