Смысл: Go SDK для тестовых утверждений на основе LLM и структурированного извлечения текста

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 28 марта 2026 г.🔗 Source
Смысл: Go SDK для тестовых утверждений на основе LLM и структурированного извлечения текста
Ad

Что делает Sense

Sense — это Go SDK, который использует Claude для двух основных сценариев применения: оценки недетерминированного вывода в тестах и извлечения структурированных данных из неструктурированного текста.

Ключевые возможности

1. Тестовые утверждения на основе LLM:

  • Пишите ожидания на простом английском языке вместо жёстких утверждений
  • Получайте структурированную обратную связь при неудачах, включая то, что прошло, что не удалось, почему, с доказательствами и оценками уверенности
  • Пример использования: s.Assert(t, agentOutput).Expect("produces valid Go code").Expect("handles errors idiomatically").Run()

2. Структурированное извлечение текста:

  • Извлекайте типизированные структуры из неструктурированного текста
  • Определите структуру, передайте указатель, и схема генерируется через рефлексию
  • Применение схемы происходит на стороне сервера через принудительное использование инструментов Claude
  • Пример использования: var m MountError s.Extract("device /dev/sdf already mounted with vol-0abc123", &m).Run() fmt.Println(m.Device) // "/dev/sdf"
  • Полезно для анализа логов, обработки обращений в поддержку и нормализации API, не только для тестирования
Ad

Дополнительные функции

  • Eval для программных результатов
  • Compare для A/B-тестирования
  • Поддержка пакетной обработки с экономией 50% затрат
  • Интерфейсы Evaluator и Extractor для имитации
  • Включает 135+ тестов

Контекст разработки

Весь SDK был создан с использованием Claude Code, от первоначального дизайна до реализации, тестов и документации. Создатель ищет обратную связь по дизайну API и тому, что сделало бы это полезным для рабочих процессов разработчиков.

📖 Read the full source: r/ClaudeAI

Ad

👀 Смотрите также

Приложение Focusmo для macOS добавило локальный MCP-сервер для интеграции с Claude AI.
Инструменты

Приложение Focusmo для macOS добавило локальный MCP-сервер для интеграции с Claude AI.

Focusmo, приложение для концентрации на macOS, теперь включает локальный сервер MCP, который позволяет ИИ Claude получать доступ к реальным данным о фокусе для еженедельных обзоров и планирования. Сервер работает локально на Mac без необходимости внешних серверов, сохраняя все данные на устройстве.

OpenClawRadar
Microsoft Teams SDK добавляет HTTP-серверный адаптер для существующих AI-агентов
Инструменты

Microsoft Teams SDK добавляет HTTP-серверный адаптер для существующих AI-агентов

SDK Microsoft Teams теперь включает адаптер HTTP-сервера, который позволяет разработчикам подключать существующие AI-агенты к Teams без переписывания их кода. Он работает с цепочками LangChain, ботами Slack и развертываниями Azure Foundry, внедряя конечную точку POST /api/messages в существующие серверы Express.

OpenClawRadar
Слепое пятно MCP: Внешний мозг для AI-агентов в программировании
Инструменты

Слепое пятно MCP: Внешний мозг для AI-агентов в программировании

Blindspot MCP — это инструмент, который индексирует полные кодовые базы с использованием tree-sitter и SQLite, чтобы помочь AI-агентам для программирования понимать символы, зависимости и связи между файлами, предотвращая изменения, которые могут нарушить код за пределами их непосредственного контекста.

OpenClawRadar
iai-mcp: Локальный демон обеспечивает Клоду постоянную память между сессиями с 99% точностью воспроизведения
Инструменты

iai-mcp: Локальный демон обеспечивает Клоду постоянную память между сессиями с 99% точностью воспроизведения

iai-mcp — это локальный демон с открытым исходным кодом, который захватывает каждый разговор с Claude, организует его в три уровня памяти и передает контекст при новых сессиях. Обеспечивает воспроизведение более 99% текста, время поиска менее 100 мс и затраты на начало сессии менее 3000 токенов.

OpenClawRadar