ในภูมิทัศน์ของผู้ช่วยเขียนโค้ด AI ที่พัฒนาอย่างรวดเร็ว นักพัฒนาซอฟต์แวร์กำลังมองหาเครื่องมือที่สามารถจัดการโปรเจกต์ที่ซับซ้อนและรักษาคุณภาพของโค้ดไปพร้อมกัน Plandex ซึ่งเป็นเครื่องมือพัฒนาซอฟต์แวร์ด้วย AI แบบเทอร์มินัล ได้สร้างความสนใจอย่างมากในชุมชนนักพัฒนาจากวิธีการสร้างและตรวจสอบโค้ด
 |
|---|
| ภาพรวมของ GitHub repository ของ Plandex แสดงให้เห็นโครงสร้างโค้ดและการจัดการโปรเจกต์ |
โมเดลแยกกันสำหรับการสร้างและตรวจสอบ
หนึ่งในคุณสมบัติที่ได้รับการพูดถึงมากที่สุดของ Plandex คือการใช้โมเดล AI แยกกันสำหรับการสร้างการแก้ไขโค้ดและการตรวจสอบ วิธีการนี้ได้รับการตอบรับที่ดีจากนักพัฒนาที่มองว่าเป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญเมื่อเทียบกับเครื่องมืออื่นๆ
ดูเหมือนว่าเช่นเดียวกับ Aider คุณใช้โมเดลแยกกันสำหรับการสร้างการแก้ไขโค้ดและการตรวจสอบ นั่นเป็นข้อดีในความเห็นของผม ดูเหมือนว่า Claude Code ไม่ได้ทำแบบนั้น ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของเหตุผลที่ทำให้มีค่าใช้จ่ายค่อนข้างสูงสำหรับการทำงานในเซสชั่นยาวๆ
Plandex ใช้ระบบที่ซับซ้อนโดยเริ่มต้นด้วยการพยายามแก้ไขแบบกำหนดไว้ล่วงหน้าตามส่วนของการแก้ไข สำหรับการเปลี่ยนแปลงที่ซับซ้อนมากขึ้น มันจะจัดการการแข่งขันระหว่างวิธีการต่างๆ รวมถึงการแก้ไขแบบ diff ในสไตล์ aider การสร้างไฟล์ทั้งหมด และ (บนบริการคลาวด์) โมเดลเฉพาะทาง วิธีการนี้ช่วยรักษาทั้งประสิทธิภาพและความคุ้มค่าในขณะที่รับประกันคุณภาพของโค้ด
คุณสมบัติหลักของ Plandex
- หน้าต่างบริบทที่มีประสิทธิภาพขนาด 2 ล้านโทเค็นด้วยชุดโมเดลเริ่มต้น
- แยกโมเดลสำหรับการสร้างโค้ดและการตรวจสอบความถูกต้อง
- อินเตอร์เฟซแบบเทอร์มินัลพร้อมโหมด REPL
- แผนผังโครงการ Tree-sitter สำหรับการรับรู้บริบท
- ความสามารถในการแก้ไขข้อบกพร่องอัตโนมัติสำหรับคำสั่งเทอร์มินัลและแอปพลิเคชันเบราว์เซอร์
- ระดับความเป็นอิสระที่ปรับแต่งได้ตั้งแต่อัตโนมัติเต็มรูปแบบไปจนถึงการควบคุมอย่างละเอียด
- การแคชบริบทสำหรับโมเดลของ OpenAI และ Anthropic เพื่อลดต้นทุน
- รองรับภาษาโปรแกรมมากกว่า 30 ภาษา
การจัดการบริบทสำหรับโปรเจกต์ขนาดใหญ่
จุดแข็งสำคัญอีกประการหนึ่งที่ถูกเน้นย้ำในการสนทนาของชุมชนคือความสามารถของ Plandex ในการจัดการฐานโค้ดขนาดใหญ่อย่างมีประสิทธิภาพ เครื่องมือนี้สร้างบริบทเพื่อเพิ่มความสามารถในการแคชให้มากที่สุดและจัดการหน้าต่างบริบทอย่างระมัดระวังเพื่อประสิทธิภาพและการโฟกัส ในระหว่างขั้นตอนการดำเนินการ มันจะโหลดเฉพาะไฟล์ที่เกี่ยวข้อง ซึ่งช่วยรักษาประสิทธิภาพแม้ในโปรเจกต์ขนาดใหญ่
ด้วยหน้าต่างบริบทที่มีประสิทธิภาพ 2 ล้านโทเค็นกับชุดโมเดลเริ่มต้น Plandex สามารถจัดการโปรเจกต์ที่ใหญ่กว่าเครื่องมืออื่นๆ หลายตัว มันใช้แผนที่โปรเจกต์ tree-sitter เพื่อระบุบริบทที่เกี่ยวข้องก่อนทำการวางแผนโดยละเอียดและดำเนินการแต่ละขั้นตอนอย่างเป็นระบบ
 |
|---|
| แผนภาพขั้นตอนการทำงานที่แสดงกระบวนการที่มีโครงสร้างสำหรับการจัดการโครงการขนาดใหญ่ด้วย Plandex |
อินเทอร์เฟซแบบเทอร์มินัลและความเข้ากันได้กับแพลตฟอร์ม
ในขณะที่ผู้ใช้บางคนสังเกตว่าอินเทอร์เฟซแบบเทอร์มินัลอาจเป็นข้อจำกัดสำหรับนักพัฒนาบางคน ผู้สร้างได้ชี้แจงว่านี่เป็นการเลือกโดยเจตนาเพื่อรักษาการโฟกัส โครงสร้างพื้นฐานได้รับการออกแบบโดยคำนึงถึงความยืดหยุ่น โดยมีแผนที่จะเพิ่มไคลเอนต์อื่นๆ ในอนาคต
สำหรับผู้ใช้ Mac ที่กังวลเกี่ยวกับประสิทธิภาพของ Docker สมาชิกในชุมชนได้หารือเกี่ยวกับทางแก้ไขที่เป็นไปได้ ผู้แสดงความคิดเห็นคนหนึ่งระบุว่าคอนเทนเนอร์ Docker อาจช้าลงเล็กน้อยเนื่องจากอิมเมจ Docker ส่วนใหญ่ที่มีอยู่มุ่งเป้าไปที่สถาปัตยกรรม x86 แต่การสร้างสำหรับ Arm ควรให้ประสิทธิภาพที่ดีกว่าบนระบบ Mac
ตัวเลือกในการโฮสต์
| ตัวเลือก | คำอธิบาย |
|---|---|
| Plandex Cloud (โมเดลแบบบูรณาการ) | ไม่จำเป็นต้องมีบัญชีแยกหรือคีย์ API เพิ่มเติม มีการเรียกเก็บเงินแบบรวมศูนย์และการติดตามการใช้งาน |
| Plandex Cloud (นำคีย์ API มาเอง) | ใช้ Plandex Cloud กับคีย์ OpenRouter.ai และ OpenAI ของคุณเอง |
| โหมดติดตั้งเองหรือโหมดในเครื่อง | รันในเครื่องด้วย Docker หรือบนเซิร์ฟเวอร์ของคุณเองโดยใช้คีย์ API ของคุณเอง |
การผสานรวมกับเวิร์กโฟลว์การพัฒนา
นักพัฒนาในชุมชนแสดงความสนใจในวิธีที่ Plandex ผสานรวมกับเวิร์กโฟลว์การพัฒนาที่มีอยู่ เครื่องมือนี้มีฟังก์ชันคล้าย IDE ในขณะที่รับรู้ฐานโค้ดและสามารถทำการเปลี่ยนแปลงแบบต่อเนื่อง นอกจากนี้ยังรวมความสามารถในการดีบักเบราว์เซอร์ ช่วยให้สามารถเปิดเบราว์เซอร์ ดึงบันทึกคอนโซลหรือข้อผิดพลาด และส่งไปยังโมเดลเพื่อการดีบัก
แม้ว่า Plandex ยังไม่รองรับการประมวลผลบริบทแบบหลายโหมด (MCP) แต่มันรวมคุณสมบัติคล้าย MCP บางอย่างไว้ในตัว ซึ่งได้รับความสนใจจากนักพัฒนาที่กำลังมองหาความช่วยเหลือในการเขียนโค้ดด้วย AI ที่ครอบคลุม
ในขณะที่เครื่องมือเขียนโค้ด AI ยังคงพัฒนาต่อไป Plandex แสดงถึงวิธีการที่น่าสนใจที่สร้างสมดุลระหว่างการทำงานอัตโนมัติกับการควบคุมของนักพัฒนา การมุ่งเน้นที่การตรวจสอบโค้ด การจัดการบริบทอย่างมีประสิทธิภาพ และการผสานรวมกับเวิร์กโฟลว์การพัฒนาทำให้มันเป็นตัวเลือกที่น่าสนใจในระบบนิเวศของเครื่องมือการพัฒนาที่ช่วยเหลือด้วย AI ที่กำลังเติบโต
อ้างอิง: เอเจนต์เขียนโค้ด AI ที่ออกแบบมาสำหรับงานขนาดใหญ่และโปรเจกต์ในโลกจริง
 |
|---|
| การดีบั๊กแอปพลิเคชันบนเบราว์เซอร์โดยใช้ Plandex ซึ่งแสดงให้เห็นถึงการผสมผสานเข้ากับกระบวนการพัฒนา |