इस प्रोजेक्ट के बारे में

Adaptive Reasoning 0.1.0 Codex के लिए एक Skill प्लगइन है, जिसका उद्देश्य विकास प्रक्रिया के दौरान तर्क शक्ति को स्वतः समायोजित करना है। यह उपयोगकर्ता को सामान्य विकास के दौरान वर्तमान मॉडल और स्तर बनाए रखने की अनुमति देता है, और जटिल समस्याओं (जैसे जटिल बग डिबगिंग, क्रॉस-फ़ाइल रीफैक्टरिंग) का सामना करने पर मूल्यांकन करता है कि तर्क शक्ति बढ़ानी है या नहीं (जैसे medium से high या xhigh तक), स्विच से पहले कार्य प्रगति सहेजता है, स्विच के बाद वास्तविक स्तर की पुष्टि करता है, और फिर मूल समस्या पर काम जारी रखता है। उपयोग परिदृश्यों में शामिल हैं: जटिल बग डिबगिंग के दौरान जब दो साक्ष्य-आधारित समाधान समस्या हल नहीं करते, तो स्वतः तर्क बाधा का निदान करके स्तर बढ़ाना; क्रॉस-फ़ाइल रीफैक्टरिंग या जटिल स्थिति तर्क विश्लेषण के दौरान, जटिलता के अनुसार गहन प्रसंस्करण से पहले स्तर बढ़ाना; निरंतर विकास में पहले कठिन समस्याओं को हल करना और फिर प्रारंभिक स्तर पर लौटना। उपयोगकर्ता स्वतः समायोजन की सीमा को प्रतिबंधित कर सकते हैं, जैसे "वर्तमान मॉडल बनाए रखें" या "अधिकतम high" निर्दिष्ट करना; क्रॉस-मॉडल स्विचिंग के लिए अलग से प्राधिकरण आवश्यक है। स्थापना सरल है: रिपॉजिटरी लिंक Codex को भेजें, और उसे पर्यावरण की जाँच करके स्थापित करने दें। स्वयं सेवा तैनात करने की आवश्यकता नहीं है, और वर्तमान मॉडल डिफ़ॉल्ट रूप से बनाए रखा जाता है। स्थापना के बाद, सक्षम करने के लिए कार्य में कहें "$adaptive-reasoning का उपयोग करके मेरी मदद करें, कठिनाई पर स्वतः तर्क शक्ति बढ़ाएँ, वर्तमान मॉडल बनाए रखें"। विशेषताओं में शामिल हैं: वर्तमान मॉडल और प्रारंभिक शक्ति बनाए रखना; वर्तमान पर्यावरण से मॉडल और समर्थित स्तर पढ़ना; कठिनाई पर एक-एक करके स्तर बढ़ाना, डिफ़ॉल्ट सीमा xhigh; कूल-डाउन, डुप्लिकेट कतार रोकथाम, हैंडओवर, नए दौर की पुष्टि; क्रॉस-मॉडल डिफ़ॉल्ट रूप से बंद, अधिकृत मार्ग पढ़ना; उपयोगकर्ता मैन्युअल चयन को प्राथमिकता; कठिन समस्या हल होने के बाद केवल तब बेसलाइन पर लौटना जब लंबा सामान्य कार्य शेष हो। संचालन सीमाएँ: मॉडल क्षमता स्रोत, कार्य-स्तरीय सेटिंग इंटरफ़ेस, समान कार्य कतार, वास्तविक दौर रिकॉर्डिंग और निष्पादन अनुमति की आवश्यकता है। परीक्षण पर्यावरण Windows, Codex CLI 0.155.0-alpha.9.2 है; तीन-चरणीय कार्य निरंतरता और मॉडल स्विचिंग का वास्तविक परीक्षण किया गया है; xhigh, macOS/Linux, दीर्घकालिक स्वतः ट्रिगर सटीकता और विफलता समवर्ती परिदृश्यों का परीक्षण नहीं किया गया है। शुद्ध Skill एजेंट के हर बार चयन की गारंटी नहीं देता, और token या लागत में कमी का वादा नहीं करता। डेटा के संदर्भ में: केवल इस कार्य की पहचान, मॉडल क्षमता और दौर मेटाडेटा की आवश्यकता है; हैंडओवर और स्थिति उपयोगकर्ता द्वारा अनुमत स्थान पर सहेजी जाती है। प्लगइन सत्र डेटाबेस या वैश्विक मॉडल कॉन्फ़िगरेशन को संशोधित नहीं करता, और बाहरी लॉग या टेलीमेट्री सेवा नहीं भेजता। पैकेज संरचना में plugin.json, .codex-plugin/plugin.json, README.md, skills/adaptive-reasoning/ निर्देशिका के अंतर्गत SKILL.md, agents/openai.yaml, references/preferences.md और references/runtime.md शामिल हैं।