O Solver usa um mecanismo de compreensão de tarefas baseado no Transformer, cuja qualidade de saída está positivamente correlacionada com a densidade de informações da descrição de entrada. A prática de engenharia mostrou que os melhores resultados são obtidos com instruções que incluem os seguintes elementos:
- Declarações específicas de pilha de tecnologia (por exemplo, "Implementado em Python 3.10")
- Restrições contextuais explícitas (por exemplo, "precisa ser compatível com APIs mais antigas")
- Exceções detalhadas (por exemplo, "condições concorrentes ocorrem em solicitações simultâneas")
Casos comparativos:
O comando fuzzy "Add Login Function" pode gerar um processo de autenticação básica;
Uma descrição precisa de "implementar a autenticação JWT e exigir suporte para a rotação de tokens de atualização" resultaria em uma implementação profissional em conformidade com o padrão OAuth 2.0.
Esse recurso permite que o Solver atenda às necessidades simples de usuários não técnicos, bem como lide com os cenários complexos de desenvolvedores profissionais.
Essa resposta foi extraída do artigoSolver: ferramentas inteligentes para a conclusão autônoma de tarefas de programaçãoO
