প্রকল্প সম্পর্কে

Adaptive Reasoning 0.1.0 হল Codex-এর জন্য একটি Skill প্লাগইন, যা ডেভেলপমেন্ট প্রক্রিয়ায় রিজনিং তীব্রতা স্বয়ংক্রিয়ভাবে সমন্বয় করার জন্য তৈরি। এটি ব্যবহারকারীকে সাধারণ ডেভেলপমেন্টের সময় বর্তমান মডেল ও স্তর বজায় রাখতে দেয়, জটিল সমস্যার (যেমন জটিল বাগ ডিবাগ করা, ক্রস-ফাইল রিফ্যাক্টরিং) সম্মুখীন হলে রিজনিং তীব্রতা বাড়ানোর প্রয়োজনীয়তা মূল্যায়ন করে (যেমন medium থেকে high বা xhigh-এ উন্নীত করা), সুইচ করার আগে কাজের অগ্রগতি সংরক্ষণ করে, সুইচের পর প্রকৃত স্তর যাচাই করে, তারপর মূল সমস্যা সমাধান চালিয়ে যায়। প্রযোজ্য পরিস্থিতির মধ্যে রয়েছে: জটিল বাগ ডিবাগ করার সময় দুটি যুক্তিসঙ্গত সমাধান কাজ না করলে, স্বয়ংক্রিয়ভাবে রিজনিং বাধা শনাক্ত করে স্তর উন্নীত করা; ক্রস-ফাইল রিফ্যাক্টরিং বা জটিল স্টেট লজিক বিশ্লেষণের সময়, জটিলতা অনুযায়ী গভীর প্রক্রিয়াকরণের আগে স্তর উন্নীত করা; ক্রমাগত ডেভেলপমেন্টে প্রথমে কঠিন সমস্যা সমাধান করে তারপর প্রাথমিক স্তরে ফিরে আসা। ব্যবহারকারী স্বয়ংক্রিয় সমন্বয়ের পরিসর সীমিত করতে পারেন, যেমন "বর্তমান মডেল বজায় রাখুন" বা "সর্বোচ্চ high" নির্দিষ্ট করা, ক্রস-মডেল সুইচের জন্য আলাদা অনুমোদন প্রয়োজন। ইনস্টলেশন পদ্ধতি সহজ: রিপোজিটরি লিংক Codex-কে পাঠান, তাকে পরিবেশ পরীক্ষা করে ইনস্টল করতে বলুন। নিজে সার্ভিস ডিপ্লয় করার প্রয়োজন নেই, ডিফল্টভাবে বর্তমান মডেল সংরক্ষিত থাকে। ইনস্টলেশন সম্পন্ন হলে, যে কাজে সক্ষম করতে চান সেখানে বলুন "$adaptive-reasoning ব্যবহার করে আমাকে ডেভেলপমেন্টে সাহায্য করো, কঠিন হলে স্বয়ংক্রিয়ভাবে রিজনিং তীব্রতা বাড়াও, বর্তমান মডেল বজায় রাখো"। ফিচারের মধ্যে রয়েছে: বর্তমান মডেল ও প্রাথমিক তীব্রতা সংরক্ষণ; বর্তমান পরিবেশ থেকে মডেল ও সমর্থিত স্তর পড়া; কঠিন হলে ধাপে ধাপে স্তর বৃদ্ধি, ডিফল্ট সর্বোচ্চ সীমা xhigh; কুলডাউন, ডুপ্লিকেট কিউ প্রতিরোধ, হ্যান্ডঅফ, নতুন রাউন্ড যাচাই; ক্রস-মডেল ডিফল্টভাবে বন্ধ, অনুমোদিত রুট পড়া; ব্যবহারকারীর ম্যানুয়াল নির্বাচন অগ্রাধিকার পায়; কঠিন সমস্যা সমাধানের পর শুধুমাত্র দীর্ঘ সাধারণ কাজ থাকলে বেসলাইনে ফিরে আসা। চলার সীমাবদ্ধতা: মডেল ক্ষমতার উৎস, টাস্ক-স্তরের সেটিং ইন্টারফেস, একই টাস্কে কিউ, প্রকৃত রাউন্ড রেকর্ড এবং এক্সিকিউশন অনুমতি প্রয়োজন। টেস্ট পরিবেশ Windows, Codex CLI 0.155.0-alpha.9.2, তিন-পর্যায়ের টাস্ক ধারাবাহিকতা ও মডেল সুইচ বাস্তবে পরীক্ষিত; xhigh, macOS/Linux, দীর্ঘমেয়াদী স্বয়ংক্রিয় ট্রিগার নির্ভুলতা এবং ফল্ট কনকারেন্ট পরিস্থিতি এখনও পরীক্ষিত হয়নি। বিশুদ্ধ Skill গ্যারান্টি দেয় না যে এজেন্ট প্রতিবার এটি নির্বাচন করবে, বা টোকেন বা খরচ কমানোর প্রতিশ্রুতি দেয় না। ডেটার ক্ষেত্রে: শুধুমাত্র বর্তমান টাস্ক পরিচয়, মডেল ক্ষমতা এবং রাউন্ড মেটাডেটা প্রয়োজন; হ্যান্ডঅফ ও স্টেট ব্যবহারকারীর অনুমোদিত স্থানে সংরক্ষিত হয়। প্লাগইন সেশন ডাটাবেস বা গ্লোবাল মডেল কনফিগারেশন পরিবর্তন করে না, কোনো আউটগোয়িং লগ বা টেলিমেট্রি সার্ভিস নেই। প্যাকেজ কাঠামোতে রয়েছে plugin.json, .codex-plugin/plugin.json, README.md, skills/adaptive-reasoning/ ডিরেক্টরির অধীনে SKILL.md, agents/openai.yaml, references/preferences.md এবং references/runtime.md।