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

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
Дополнительные функции
Evalдля программных результатовCompareдля A/B-тестирования- Поддержка пакетной обработки с экономией 50% затрат
- Интерфейсы
EvaluatorиExtractorдля 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
👀 Смотрите также

Техника двойной буферизации для контекстных окон LLM устраняет необходимость в блокирующей компрессии
Техника под названием двойная буферизация может предотвратить замирание агентов LLM во время уплотнения контекстного окна, выполняя раннее суммирование и поддерживая два буфера, что обеспечивает бесшовную передачу без дополнительных затрат на вывод.

PocketBot: локальный автопилот с ИИ для iOS с использованием App Intents и инференса на устройстве
PocketBot — это приложение для iOS, которое запускает квантованную 3B-модель Llama локально на Neural Engine iPhone через Metal, используя фреймворки Apple AppIntents и CoreLocation для создания событийно-управляемых автоматизаций без передачи данных в облако.

ModelFitAI: Развертывайте AI-агентов без настройки VPS, создано с помощью Claude Code
ModelFitAI — это платформа, которая позволяет разработчикам развертывать ИИ-агентов без необходимости управления VPS-инфраструктурой. Инструмент был создан единственным основателем, который хотел избежать трудоемких процессов настройки серверов.

Почему один инструмент run() с командами Unix превосходит вызов функций для AI-агентов
Ведущий backend-разработчик с двухлетним опытом создания агентов утверждает, что единый инструмент run(command="...") с командами в стиле Unix превосходит традиционные каталоги вызова функций. Этот подход использует существующую в LLM знакомство с командами оболочки из обучающих данных.