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English(EN) Akka tested a spec-driven AI porting workflow across 65 open-source projects: ➡️ 9.41B tokens used over 99.3 hours ➡️ 57 ports delivered fewer lines of code or

Akka 使用 AI 移植 65 个开源项目，分析模型权衡

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

Akka 开发了一个由 AI 驱动的工作流来移植开源项目，成功地在 65 个项目中交付了 57 个移植。该过程在 99.3 小时内使用了 94.1 亿个 token，生成的代码通常更短或性能更好。分析突出了 Anthropic 的 Claude 3 Sonnet 和 Opus 模型在速度和 token 使用方面的权衡，并指出基础设施项目有时会遇到性能下降的情况。 AI

影响 展示了一种新颖的用于代码迁移的 AI 应用，可能简化软件开发和维护。

排序理由 关于开源项目 AI 移植工作流的研究。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. Mastodon — mastodon.social TIER_1 English(EN) · [email protected] ·

    Akka 在 65 个开源项目中测试了面向规范的 AI 移植工作流：➡️ 使用了 9.41B token，耗时 99.3 小时 ➡️ 交付的 57 个移植项目代码行数更少或

    Akka tested a spec-driven AI porting workflow across 65 open-source projects: ➡️ 9.41B tokens used over 99.3 hours ➡️ 57 ports delivered fewer lines of code or better performance. See how the workflow works, the Sonnet vs. Opus speed/token trade-offs, and why infrastructure proje…

    链接 infoq.com/…/ai-spec-driven-delivery

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