অ্যানথ্রপিক একটি বিশদ প্রকৌশল বিবরণ প্রকাশ করেছে কিভাবে এটি claude.ai এবং Claude ডেস্কটপ অ্যাপটিকে দুই সপ্তাহের স্প্রিন্টে মোটামুটি তিনগুণ দ্রুত তৈরি করেছে, এবং মোড় হল যে বেশিরভাগ কাজটি ক্লড নিজেই করেছিলেন। অ্যানথ্রপিকের ইঞ্জিনিয়ারিং ব্লগে প্রকাশিত পোস্টটি প্রতিটি থ্রেডে এআই মডেল সহ একটি একক স্ল্যাক চ্যানেল থেকে চালিত একটি পারফরম্যান্স প্রচারাভিযান বর্ণনা করে, প্রতিবন্ধকতা খুঁজে বের করা, বেঞ্চমার্ক তৈরি করা, শিপিংয়ের উন্নতি করা এবং প্রতিটি স্থাপনা দেখা।

75 তম শতাংশে পরিমাপ করা সংখ্যাগুলি যথেষ্ট। claude.ai এর একটি নতুন লোডের একটি টাইপযোগ্য পৃষ্ঠায় সময় 3.1 সেকেন্ড থেকে 0.55 সেকেন্ডে নেমে এসেছে। একটি নতুন ক্লড কোড সেশন শুরু করা 0.8 সেকেন্ড থেকে 0.3 সেকেন্ডে নেমে এসেছে এবং একটি ক্লাউড কোওয়ার্ক ক্লাউড সেশন লোড করা 2.6 সেকেন্ড থেকে 0.73 সেকেন্ডে নেমে এসেছে। সামগ্রিকভাবে, অ্যানথ্রোপিক অনুমান করে যে উন্নতিগুলি প্রতিদিন হাজার হাজার ব্যবহারকারী-ঘন্টা অপেক্ষার সময় বাঁচায়৷ For more context on this story, see our ongoing AI trends.

প্রথমে পরিমাপ, তারপর সরানো

স্প্রিন্ট কোডের পরিবর্তে পরিমাপ দিয়ে শুরু হয়েছিল। একটি Datadog MCP সার্ভারের মাধ্যমে ব্যবহারের ডেটা বিশ্লেষণ করার জন্য Claude ব্যবহার করে, দলটি 95 শতাংশ কার্যকলাপের জন্য দায়ী চারটি ব্যবহারকারীর যাত্রা চিহ্নিত করেছে: অ্যাপ চালু করা, একটি কথোপকথন শুরু করা, একটি বিদ্যমান কথোপকথন লোড করা এবং একটি বার্তা পাঠানো৷ ওয়েব এবং ডেস্কটপ জুড়ে এই যাত্রাগুলি তেরোটি স্বতন্ত্র পরিমাপে বিভক্ত হয়ে গেছে, এবং দলটি প্রতিটি সরাসরি তুলনীয় না হওয়া পর্যন্ত উপকরণ যোগ করেছে — ব্যবহারকারীর মিথস্ক্রিয়া থেকে শুরু করে এবং ফলাফল রেন্ডার হওয়ার পরে শেষ হয়।

বেসলাইন স্থাপনের সাথে, দলটি মোটামুটি কুড়িটি হাতে-বাছাই করা প্রকল্পের একটি তালিকা তৈরি করেছে, প্রতিটি একটি নির্দিষ্ট যাত্রাকে লক্ষ্য করে, এবং ক্লাউডকে স্প্রিন্ট লক্ষ্যমাত্রা সেট করতে মিলিসেকেন্ডে প্রতিটির প্রভাবের অনুমান করেছিল৷ পরিকল্পনাটি প্রথম দিকে অবতরণ করে: নৃতাত্ত্বিক প্রতিবেদন তিন দিনে তেরোটি লক্ষ্যমাত্রার মধ্যে বারোটি লক্ষ্য করে। এটি ক্লডের জন্য আরও সুযোগগুলি চিহ্নিত করার এবং নতুন ওয়ার্কস্ট্রীম প্রস্তাব করার জন্য জায়গা রেখেছিল, যা দ্রুত তাদের নিজস্ব সম্পূর্ণ প্রকল্পে পরিণত হয়েছিল এবং ফলাফলগুলিকে মূল লক্ষ্যগুলির বাইরে ঠেলে দেয়।

আসলে কি পাঠানো হয়েছিল

প্রযুক্তিগত পরিবর্তনগুলি আধুনিক ওয়েব কর্মক্ষমতা কাজের একটি চেকলিস্টের মত পড়ে। দ্রুত লঞ্চের জন্য, দলটি HTML-এ একটি স্ট্যাটিক কম্পোজার বেক করেছে যাতে ব্যবহারকারীরা প্রতিক্রিয়া শুরু করার সময় টাইপ করা শুরু করতে পারে এবং একটি V8 কোড ক্যাশে প্রি-কম্পাইল করে যাতে ডেস্কটপ শেলের প্রধান প্রক্রিয়া আর স্টার্টআপে স্ক্র্যাচ থেকে পুনরায় কম্পাইল না হয়। কথোপকথনগুলির মধ্যে দ্রুত নেভিগেশনের জন্য, কম্পোজার ছিঁড়ে ফেলা এবং পুনর্নির্মাণের পরিবর্তে মাউন্ট থাকে, সেশনগুলি প্রিফেচ করা হয় যখন কোনও ব্যবহারকারী তাদের উপর ঘোরাফেরা করে এবং সাইডবার রি-রেন্ডারগুলি 90 শতাংশ কেটে যায়৷

মার্জ ইতিহাসের স্কেল হল শিরোনাম চিত্র: পোস্ট অনুসারে, স্প্রিন্টের সময় তিন হাজারেরও বেশি পরিবর্তন একটি একক গ্রাহক-মুখোমুখী ঘটনা বা রোলব্যাক ছাড়াই এসেছে।

ক্লড ট্যাগ: গার্ডেল সহ একজন এজেন্ট

স্প্রিন্টটি অ্যানথ্রোপিক ক্লাউড ট্যাগ নামে পরিচিত, যা বর্তমানে বিটাতে রয়েছে এবং একটি অভ্যন্তরীণ গবেষণা মডেল হিসাবে বর্ণনা করা হয়েছে যা Opus 5.5 এর সাথে মোটামুটি তুলনীয়। শ্রম বিভাজন গল্পের সবচেয়ে পরিণত অংশ। ক্লড বাধাগুলি খুঁজে পেয়েছেন, বেঞ্চমার্ক তৈরি করেছেন, সংশোধনগুলি বাস্তবায়িত করেছেন এবং প্রতিটি স্থাপনার নিরীক্ষণ করেছেন — এমনকি রাতারাতি ঘন্টার জন্য অ্যাসিঙ্ক্রোনাসভাবে কাজ করা। মানুষ লক্ষ্য স্থির করে, ট্রেডঅফ করে, এবং এটি একত্রিত হওয়ার আগে প্রতিটি পরিবর্তনকে অনুমোদন করে।

দলটি তার মোতায়েন ক্যাডেন্সের চেয়ে দ্রুত পুনরাবৃত্তি করতে চেয়েছিল, তাই এটি বাস্তব-বিশ্ব পড়ার জন্য প্রক্সি হিসাবে ল্যাব পরিমাপ তৈরি করেছে। প্রকৌশলীরা যে প্রশ্নগুলি জিজ্ঞাসা করেছিলেন তার মধ্যে: জাভাস্ক্রিপ্ট নির্দেশনা গণনাগুলি স্থাপনের আগে প্রোটোটাইপগুলি যাচাই করার জন্য একটি দ্রুত প্রতিক্রিয়া সংকেত হিসাবে প্রাচীর-ঘড়ির সময়কে প্রতিস্থাপন করতে পারে?

কেন এটি AI-সহায়তা প্রকৌশলের জন্য গুরুত্বপূর্ণ

অ্যানথ্রপিকের পোস্টটি নির্দিষ্ট অপ্টিমাইজেশানগুলির জন্য কম উল্লেখযোগ্য - স্ট্যাটিক শেল, প্রিফেচিং এবং রেন্ডার হ্রাস প্রতিষ্ঠিত কৌশলগুলি - এটি উত্পাদন স্কেলে AI-চালিত বিকাশ সম্পর্কে যা প্রদর্শন করে তার চেয়ে। একটি ফ্রন্টিয়ার ল্যাব সবেমাত্র একটি ফ্ল্যাগশিপ ভোক্তা পণ্যের তিন-হাজার-পরিবর্তন কর্মক্ষমতা ওভারহল পাঠিয়েছে AI এজেন্টরা শনাক্তকরণ, বাস্তবায়ন এবং যাচাইকরণের বেশিরভাগ কাজ করছে, যখন মানুষ প্রতিটি পরিবর্তনের অনুমোদনের কর্তৃত্ব ধরে রেখেছে।

ফলাফলটি একটি প্রতিযোগিতামূলক প্রেক্ষাপটে অবতরণ করে যেখানে প্রতিক্রিয়াশীলতা একটি পণ্য বৈশিষ্ট্য। ক্লাউড ভোক্তা এবং বিকাশকারীদের মনোযোগের জন্য OpenAI-এর ChatGPT এবং Google-এর Gemini-এর সাথে সরাসরি প্রতিদ্বন্দ্বিতা করে, এবং মডেলের গুণমানের মতো সহকারী পণ্যগুলির দৈনিক ব্যবহারের গতিকে আকার দেয়। 3.1 সেকেন্ড থেকে 0.55 সেকেন্ডে টাইম-টু-ইন্টারেক্টিভ করা পণ্য সম্পর্কে ব্যবহারকারীদের একক সবচেয়ে সাধারণ অভিযোগের সমাধান করে।

ইঞ্জিনিয়ারিং দলগুলি বাইরে থেকে দেখছে, অ্যানথ্রপিকের অ্যাকাউন্ট থেকে হস্তান্তরযোগ্য পাঠ হল লুপ কাঠামো: ব্যবহারকারীর যাত্রাকে সুনির্দিষ্টভাবে পরিমাপ করুন, মডেলটিকে সেই পরিমাপের বিপরীতে পরিবর্তনগুলি প্রস্তাব ও যাচাই করতে দিন, একটি মানব অনুমোদনের গেট রাখুন এবং পরিমাপ ব্যবস্থা যত দ্রুত যাচাই করতে পারে তত দ্রুত পরিধি প্রসারিত করুন৷ অ্যানথ্রপিকের নিজস্ব ফ্রেমিং হল যে একবার ক্লদ কিছু পরিমাপ করতে পারে, এটি দ্রুততর করতে পারে — তাই দলটি পরিমাপ করার জন্য আরও জিনিস খুঁজে পেতে থাকে।

অনুরূপ এজেন্ট-চালিত স্প্রিন্টগুলি সফ্টওয়্যার শিল্প জুড়ে আদর্শ অনুশীলনে পরিণত হয় কিনা তা দেখা বাকি আছে, তবে অ্যানথ্রপিক এখনও সবচেয়ে সুনির্দিষ্ট পাবলিক ডেটা পয়েন্টগুলির মধ্যে একটি প্রদান করেছে যে তারা স্কেলে কাজ করতে পারে। এআই কীভাবে সফ্টওয়্যার বিকাশকে নতুন আকার দিচ্ছে তা ট্র্যাক করছেন পাঠকরা আরও উন্নয়নের জন্য আমাদের এআই গবেষণা কভারেজ অনুসরণ করতে পারেন।

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →