À propos du projet

Adaptive Reasoning 0.1.0 est un plugin Skill pour Codex, destiné à ajuster automatiquement l'intensité de raisonnement pendant le développement. Il permet à l'utilisateur de conserver le modèle et le niveau actuels lors du développement ordinaire, et, face à des problèmes complexes (comme le débogage de bugs complexes ou la refactorisation multi-fichiers), d'évaluer s'il faut augmenter l'intensité de raisonnement (par exemple passer de medium à high ou xhigh), d'enregistrer la progression du travail avant le changement, de vérifier le niveau réel après le changement, puis de poursuivre le traitement du problème initial. Les scénarios d'application incluent : lors du débogage de bugs complexes, lorsque deux corrections fondées n'ont pas résolu le problème, juger automatiquement qu'il s'agit d'un goulot d'étranglement de raisonnement et augmenter le niveau ; lors de refactorisations multi-fichiers ou d'analyses de logique d'état complexes, augmenter le niveau avant un traitement approfondi selon la complexité ; lors d'un développement continu, traiter d'abord les problèmes difficiles puis restaurer le niveau initial. L'utilisateur peut limiter la portée des ajustements automatiques, par exemple en spécifiant « conserver le modèle actuel » ou « maximum high » ; le changement de modèle nécessite une autorisation séparée. L'installation est simple : envoyer le lien du dépôt à Codex, lui demander de vérifier l'environnement et d'installer. Aucun déploiement de service n'est nécessaire, le modèle actuel est conservé par défaut. Une fois l'installation terminée, dans la tâche à activer, il suffit de dire « utiliser $adaptive-reasoning pour m'aider à développer, augmenter automatiquement l'intensité de raisonnement en cas de difficulté, conserver le modèle actuel ». Les fonctionnalités incluent : conserver le modèle actuel et l'intensité initiale ; lire le modèle et les niveaux pris en charge depuis l'environnement actuel ; augmenter niveau par niveau en cas de difficulté, avec une limite par défaut de xhigh ; refroidissement, prévention des files d'attente en double, passation, vérification à chaque nouveau tour ; changement de modèle désactivé par défaut, lecture des routes déjà autorisées ; priorité à la sélection manuelle de l'utilisateur ; après résolution du problème difficile, restauration de la base uniquement s'il reste un travail ordinaire assez long. Limites de fonctionnement : nécessite une source de capacités du modèle, une interface de réglage au niveau de la tâche, une file d'attente dans la même tâche, un enregistrement des tours réels et des droits d'exécution. L'environnement de test est Windows, Codex CLI 0.155.0-alpha.9.2 ; la continuité de tâche en trois phases et le changement de modèle ont été testés réellement ; xhigh, macOS/Linux, la précision du déclenchement automatique à long terme et les scénarios de concurrence en cas de panne n'ont pas encore été testés. Un pur Skill ne garantit pas que l'agent l'utilisera à chaque fois, ni ne promet de réduire les tokens ou les coûts. Concernant les données : seules l'identité de cette tâche, les capacités du modèle et les métadonnées des tours sont nécessaires ; la passation et l'état sont conservés aux emplacements autorisés par l'utilisateur. Le plugin ne modifie pas la base de données de session ni la configuration globale du modèle, et n'inclut ni journaux sortants ni service de télémétrie. La structure du paquet inclut plugin.json, .codex-plugin/plugin.json, README.md, le répertoire skills/adaptive-reasoning/ contenant SKILL.md, agents/openai.yaml, references/preferences.md et references/runtime.md.