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- FrogTeam.ai

アップデート v0.1.6: 2024 年 10 月 13 日

• プロンプトとセットアップを保存するためのイベント処理の改善
• >dall-e-3 のラッパー プロンプト
• 追加のリードアーキテクトプロンプト

アップデート v0.1.5: 2024 年 10 月 1 日

• 新しいチームメンバーを追加してグラフィックアーティストにします
• dall-e-3 モデルを選択してください
• これは新機能であり、検証や指示はありません

グラフィック アーティストを使用するためのプロンプトの例
私はグラフィック アーティストをジェニーと名付けました。私が望んでいることを説明するとき、ジェニーの限界と、リードアーキテクトに彼女の割り当てをどのように処理してもらいたいかを説明するために、次の文も含めました。

グラフィックの作成は必ず Jenny に依頼してください。ジェニーの指示は非常に具体的でなければなりません。彼女に一度に 1 つのグラフィック ファイルの作成を依頼できるのは 1 つだけであり、プロンプトで作成してほしいものを説明することしかできません。ジェニーへのプロンプトは、たとえば「カエルのような小さなアイコン ファイルを作成してください」のように短くする必要があります。ジェニーは自分が作成したファイルへのパスを返すだけです。彼女の限界を回避する必要があります。リードアーキテクトとして、最初にジェニーに必要なものを計画し、それからジェニーに作成してもらったものをどうするかを他の人に伝えます。


アップデート v0.1.2: 2024 年 9 月 8 日

• 新しいツール: コード検索 - 複数のファイルに影響を与える可能性のある変更を加えたい場合、LLM がソリューションのコードを検索するために使用できる新しいツールがあります。
• ツール呼び出しエラー処理の改善

アップデート v0.1.1: 2024 年 9 月 8 日

• プロンプトを追跡するための mlFLow 実験
• .vscode/frogteam/config.json の mlFLow 構成
• frogteam ファイルを .vscode/frogteam/ に移動しました
• 修正されたprojects.jsonbファイル
• 回答タブの状態を与える

アップデート v0.1.0: 2024 年 9 月 7 日

• mlFLow 実験の初期設定 mlFlow は localhost:5001 からのみ動作します
• WebView ポストメッセージイベントを修正しました
• 更新されたメンバーおよびプロンプトツリー項目

アップデート v0.0.19: 2024 年 9 月 1 日
このリリースはバグ修正を目的としています。 「削除」ボタンと「クローン作成」ボタンが修正されました。プロンプト カテゴリの欠落が修正されました。
また、次の点にも注意してください:プロンプトには、モデルのワイルドカード (*) を割り当てることができます。

アップデート v0.0.18: 08-30-2024 詳細については、変更ログを確認してください。これは歴史再編にとって大きな出来事だ。

アップデート v0.0.17: 2024 年 8 月 25 日

• コマンド - トップレベルのメニューエントリ
• 履歴階層の変更
  • 履歴のグループ化を切り替えます (「コマンド」を参照)
  • 親/子要素だがフラットなツリー
  • これは、子要素が親の下に表示され、ツリーのルートにも表示されることを意味します。
• 回答に直接返信する
  • 応答がマークダウンの場合、履歴の応答パネルには「ここに応答」ボタンがあります
  • この機能を使用すると、関連する即時履歴が新しい LLM インタラクションに含まれます。
• ビルダーはプロジェクト名とディレクトリを収集するようになりました。
  • この情報は、プロンプトで使用される XML のフォーマットに使用されます。
  • これにより、LLM が何を取得したかが正確にわかります
  • システムプロンプトは将来のバージョンで調整される予定です
  • 次のバージョンでは、履歴階層で「プロジェクト名」が使用されます。

2024 年 8 月 14 日の更新:

• Azure OpenAI
• 脆弱性報告によるAxiosのアップグレード
• メンバー設定パネルにいくつかの注意事項を追加しました

2024 年 8 月 13 日の更新:

• 履歴エントリのタグ付け
• 更新履歴表示

次に、LLM が必要に応じて履歴をクエリできるようにする新しいツールを追加します。また、LLM がユーザーにクエリを実行できるようにする方法についても考えています。このツールを使用すると、ユーザーが返信するまで会話が中断されます。これは、ユーザーがオフにすることもできる機能です。これについてフィードバックをいただければ幸いです。

2024 年 8 月 10 日の更新情報:

• リードアーキテクトは実装されたすべてのモデルを使用できます
• ステータスバーに追加された実行ステータス インジケータには、プロジェクトの実行時には「Frogteam」が表示され、指示された実行の場合には「メンバー名」が表示されます。
• 「FrogTeam.ai」という出力チャネルを追加しました。これは、すべての履歴エントリやその他のイベントで更新されます。
• これらのアクションをより見やすくするために、新しいメンバーとプロンプトのコマンドをプロジェクト ビューに追加しました。
• チームメンバーが調整されたシステムプロンプトを持っていない場合にそれを伝えるエラーメッセージを追加しました。
• タスク/プロジェクトの概要をリクエストするための新しいプロンプト
• ワイルドカードプロンプト
• 新しいプロンプトをインポートする
• 環境変数からの API キー

2024 年 8 月 8 日

こんにちは - お立ち寄りいただきありがとうございます。これを世に出すことにしました。いくつかの機能がある素敵な場所にあります。このアイデアは、特定の LLM によって代表されるチーム メンバーを作成することです。さまざまな LLM を使用でき、メンバーの選択方法や割り当ての方法は、今日の初歩的な状態から徐々に進化していきます。 AWS Bedrock モデルと OpenAI モデルを使用できます。今のところ、LLM の選択についてはこれらの境界内に留まると考えられます。 - モデルはツール呼び出しをサポートします。 - モデルとそのツール呼び出し機能は langchain によってサポートされます。現在、いくつかの UI 機能に焦点を当てています。ツール呼び出しチェーンを強化/改良します。私はすぐにシステム プロンプト共有機能に移行したいと考えており、最終的には RAG をローカル ベクターと統合したいと考えています。その後は方向転換して、拡張機能を使用して次のモバイル アプリを開発したいと考えています。それが何であれ。

私がここでやっていることに食欲があるかどうか疑問に思っています。あなたの考えをお聞かせください。

ここに短いデモビデオがあります。_{リードアーキテクトは他のモデルを使用できるようになりました}
インスタグラムで私をフォローしてください。

• - FrogTeam.ai
  • 仮想 GenAI 開発チーム
    • 概要
  • 流れ
    • ビルダーを開く
  • MLFLow統合
  • 既知の問題/制限事項
  • タスク - 他のモデル ソースの実装
  • タスク - デッキ上
  • タスク - バックログ
  • ユーザープロンプトの例
  • アイコン
  • 貢献方法
  • 問題の提出

仮想 GenAI 開発チーム

これは私のサイド プロジェクトであり、コードを書いて生成するのが好きなプロジェクトです。

これは、新しいモデルの登録、モデル設定とプロンプトの構成、(最終的には) Chroma 埋め込みとのインターフェース、およびワークスペース内のファイルとその出力の操作に使用できる共通のコマンド セットを備えた生成 AI インターフェースを目的としています。さまざまなLLM。 「チームメンバー」を登録し、モデルを割り当てます。同じモデルを複数回使用することも、異なるモデルを使用することもできます。タスクで共同作業するチームメンバーを割り当てることができます。

概要

• リードアーキテクトの割り当て
  • リードアーキテクトはプロジェクトを細分化し、プロジェクト全体に適していると判断したタスクを他のメンバーに与えます。
    • すべての割り当てが完了したら、リード アーキテクトが次のことを確認します。
      • 問題を解決できる
      • 全体的なソリューションを要約する
• 単一タスクの割り当て
  • タスクを @member することができます
• チームメンバーの追加/削除/編集
  • 名前
  • モデル
  • 制限 (未実装)
• プロンプトライブラリ
  • これは最終的に git リポジトリまたは https エンドポイントにリンクされ、そこで新しいプロンプトが利用可能になります
    • コミュニティ共有プラットフォームとして計画されています
  • デフォルトセット
  • 追加/削除/編集
  • タグ: モデル、目的 計画されたコマンド
  • @チームメンバー

流れ

少なくとも 3 つのメンバー (リードアーキテクト、リードエンジニア、開発者) を定義する必要があります。

ビルダーを開く

「ビルダー」は「プロジェクト」パネルにあります。

プロジェクトの説明プロジェクトが何であるかを説明します。持っている情報があれば具体的に入力してください。コードスニペット、クラス階層の提案、研究および参考例。使用したいライブラリなどのWebサイト参照「Project GO」を押すと

リード アーキテクトリード アーキテクトはプロジェクトを細分化し、

• 各メンバーに課題を提供します

各メンバーは自分の割り当てを完了するまで作業します。タスクが完了すると、情報がメッセージに追加されます。すべてのメンバーがタスクを実行すると、リード アーキテクトが最終パスを取得し、完了した作業を要約します。

プロンプトを調整して、再度送信することができます。既存のファイルが使用および編集されます。

MLFLow統合

現在、非常に基本的なプロンプトと期間のログが記録されています。それぞれが特定のユーザー指定のプロジェクト定義を持つ一連のソリューションを収集し、各ソリューションのセットのユーザー プロンプトに対してシステム プロンプトを評価するための評価パイプラインを作成したいと考えています。コミュニティが特定の言語やテクノロジーに最適化されたシステム プロンプトを提供できる場所に到達したいと考えています。システム プロンプトを送信するには、評価パイプラインを通過できる必要があります。より具体的なコンテキストに基づいてシステム プロンプトを基盤とする知識ベクトル/埋め込みの共有を可能にすると特に素晴らしいでしょう。 MLFLow をここに統合するのは実験的ですが、テスト データを使用して送信できる [テスト] タブと、プロンプトを送信して追跡できる [送信] タブを追加することを構想しています。

既知の問題/制限事項

• プロンプトに対するチーム メンバーの検証。現時点では、チーム ラインナップ ビューを使用して、すべてのメンバーがシステム プロンプトに従っていることを手動で検証します。 「TypeError: 未定義のプロパティを読み取れません ('content' を読み取っています)」というメッセージが表示された場合は、ラインナップを確認してください。おそらくプロンプトが表示されていない可能性があります。
• ツール呼び出しの検証がないため、最初のプロジェクト生成が完了しない場合があります - 再試行できます
  • 検証/再試行が近づいています
• 現時点では、これは OpenAI または AWs Bedrock でのみ直接動作します。
  • OpenAI の場合は API キーが必要です
  • AWS Bedrock の場合は、VS Code 環境で AWS にログインする必要があり、サポートされているモデルが適切なアカウント/リージョンにデプロイされている必要があります。
  • Azure 上の OpenAI は実装されていますが、テストしていないことを告白します (誰かが試したら知らせてください)

タスク - 他のモデル ソースの実装

• 現在、Langchain フレームワークを使用してツール呼び出しをサポートするモデルを追いかけています。
  • OpenAIからOpenAI
    • gpt-4oが完了しました
    • gpt-4-ターボが完了しました
    • gpt-35-ターボ完了
  • AWS の基盤
    • Anthropic Claude 3.5 ソネット完成
    • Anthropic Cluade 2 俳句完成
  • Azure 上の OpenAI
    • gpt-4o はテストが必要です
    • gpt-4-turbo にはテストが必要です
    • gpt-35-turboテストが必要です
  • ハグ顔
    • これを行う標準的な方法はありますか。これは私にとっての研究課題です。

タスク - デッキ上

• コード検索を行う llm 用のツールを作成します。たとえば、vscode の検索を使用してファイル内のものを検索し、LLM の検索/置換を可能にします。
• ミリフロー
  • 実験のセットアップ
    • 新しい実験を開始すると、実験 ID がプロンプト オブジェクトとともに保存されます。
    • プロンプトが使用される場所の実行が作成され、プロンプトと継続時間が記録されます。 `
    • 実験IDをクリアすることで実験を停止できます。

システム プロンプト大きなファイルには、残りは変更されていないというコメントだけが含まれる場合があり、ユーザーは git コマンドで修正できるようになります。 次の文をシステム プロンプトに追加する必要があります。 「これらは「ライブ」ソリューション ファイルであることに注意して、ファイル全体を出力する必要があります。「このコードの残りの部分は変更されないままです」などと言うと、ファイルが不完全になります。それは行わないでください。」今のところ、saveContentToFileApi ツールの説明を追加しました。

• もっと簡単にマークダウンをエクスポートする方法が必要です。ユーザーは「コピー」アイコンをクリックしてマークダウン応答をコピーできる必要があります。

• llm が URL のコンテンツを取得できるようにリクエストできる新しいツールを作成します。画像の場合は、base64 にする必要もあります。

  • これはチャンク/ベクトル化/RAG 用でしょうか?

• llm 応答から .content が使用される長さの try...catch/check を追加します

• ツール呼び出しの try...catch を追加し、失敗を履歴に記録する完了

• モデル/チームメンバーごとの時間またはトークン制限の構成

  • チームメンバーのトークン制限/時間制限/リクエストトークン制限を実装する
  • これには追跡が必要になります
  • リードアーキテクトは、割り当てを行うときにこれらの制約を認識する必要があります。
  • チームメンバーの温度やその他の設定を設定する

• バグ: メンバーにタスクの実行を依頼すると、概要が冗長になることがあります。

• バグ: ツールコールの定義または結果が正しくなく、プロセスがエラーになる場合があります。

  • 何が起こったのかを捕らえて報告/記録/追加履歴を試してみてはいかがでしょうか?終わり
  • 現時点では、ユーザーはもう一度「Go」をクリックしてみてください。
  • アン
  • 0y の修正では会話ルールに対処する必要があります

タスク - バックログ

• 人間に質問するツール - チーム メンバー (リード アーキテクトを含む) が人間に向けて質問できるツールを作成します。
  • これは履歴に表示される可能性がありますが、タスク スレッド全体が待機する原因になります。
    • ドキュメントが開き、質問が表示されるはずです
    • 履歴をクリックするとドキュメントが開きます
    • ドキュメントには、人間が応答してチェーンを再開できるようにするチェーンの状態が含まれています。
• gitの統合
  • 最初にコミットする
    • 最初に分岐する
    • 専念
  • 最初に隠します
  • PR生成
• プロンプト ライブラリ共有プラットフォーム - MLFlow をさらに活用する
  • 特定のユーザーのリクエストに対する「ゴールデン」ソリューションを収容するデータ パネルを作成する
  • ゴールデン ソリューションに対して「システム」プロンプトを評価するパイプラインを作成する
  • 速やかな提出手続きを行う
• Chromadb インスタンスを追加します (オプション?)
  • ローカル Chroma にチャンク化して保存するオンデマンド Web クロール
  • URL/インターネットまたはローカル ディスク コンテンツ
  • ファイルタイプベース
  • ソリューション コード ベースのチャンキング戦略を実装する
  • 履歴のチャンキング戦略を実装する
  • プロジェクト文書化のためのチャンキング戦略を実装する
  • 検索履歴/コード検索を実装する
• リクエストを処理するためのキューを設定します (操作の進行中にユーザーがタスクをキューに入れることができるようにします)
  • 一度に 1 つのアイテムのみを処理する
• 歴史の中で
  • コンテンツと機能の応答のアイコン
    • 成功/失敗を示します (緑色のチェックマークと赤色の X)
    • ファイルコンテンツがいつ存在するのか、いつ存在しないのかを示すことはできますか (マークダウンとの競合はありますか?)
    • ファイルがまだ作成されていない場合がありますが、それは問題ありません

ユーザープロンプトの例

キャンバスを使用してボールを描画し、キャンバスの境界線でボールをバウンドさせる簡単な Web ページを書いてください。プロジェクトを複数のファイル (index.html、index.js、index.css) に分割してください。ファイルを bounce-ball というディレクトリに置きます。これはプロジェクトの出発点にすぎないため、改良を求めることになることに留意してください。

Web ブラウザーが位置を認識している場所から最寄りの駅までの道順を表示する単一ページのアプリを作成してください。

openstreetmap の Web ベースのマッピングを使用して、移動中のエアタグの追跡をシミュレートします。発: ポイント A -> 1 グレイ ロック プレイス、コネチカット州スタンフォード 着先: ポイント B -> コーブ アイランド パーク、スタンフォード、コネチカット州

• これを行うには、これら 2 つの場所間の運転方向を生成し、時間の経過とともにそれらの方向に沿って移動するドットを表示します。
• ファイルはすべて「追跡」ディレクトリ内で作成/編集する必要があります。
• LiveServer VS Code 拡張機能を使用して追跡ディレクトリからindex.html を開くことができると期待しています。開くと、上で述べた場所を示す地図が表示されると思います。

HTML キャンバスを使用して、左右の矢印キーを使用して長方形のブロックを前後に移動できるパドル テニス ゲームを作成します。ボールを打つと上がっていき、上に当たって戻ってきます。ミスしてボールが下の壁に当たった場合はポイントを失い、ボールに当たった場合は 2 ポイントを獲得します。

HTML キャンバス用のパズル ゲームを作成します。循環する図形の選択が含まれている必要があります。クリックすると図形がロックされ、選択した図形をクリックすると図形が回転します。ユーザーが 3 つの形状を選択すると、形状がキャンバス領域に落ち始めます。ユーザーは、底に到達する前に 3 つの形状をロックして別の形状を形成する必要があります。2 つの形状がロックされると、落下速度が遅くなる可能性があります。ユーザーは、図形をクリックして回転させることでこれを行います。

アイコン

表示されるアイコンはすべて、以下のリストから取得したものであるか、私が作成したか、または GenAI が作成を手伝ってくれました。ライセンス ファイルはリソース ディレクトリに保存および配布されます。

• https://iconduck.com/sets/elementary-icon-set
• https://iconduck.com/sets/open-iconic-icon-set
• https://iconduck.com/sets/font-awesome-icons
• https://iconduck.com/sets/material-design-icons

貢献方法

このプロジェクトへの貢献に関心を持っていただきありがとうございます。ただし、現在プルリクエストなどの直接的な貢献は受け付けていません。代わりに、バグを見つけた場合、機能リクエストがある場合、またはサポートが必要な場合は、問題を送信することをお勧めします。

問題の提出

問題を送信するには、GitHub の問題機能を使用してください。問題を詳しく説明してください。できるだけ早く対応させていただきます。

ご理解とご支援をよろしくお願いいたします。