DeepSeek Super-Agent: Nedir, Nasıl Çalışır ve Hala Neler Eksik?24 min read

Aynı anda üç kodlama aracısını açın ve sorunu hissedebilirsiniz. Biri bir karar bekliyor, diğeri yirmi dakika önce bitti ve siz zaten hangisinin kimlik doğrulama düzeltmesine sahip olduğunu unuttunuz. DeepSeek’in Harness ekibi buna bir rakam koydu: Deneyimlerine göre bir kişi aynı anda yalnızca üç ila beş aktif temsilci oturumunu takip edebilir. Bu noktayı geçtikten sonra model artık darboğaz değildir. Sen öylesin.

31 Ekim 2026’da ekip, Süper aracı adını verdiği şey için bir tasarım makalesi yayınladı ve dsh-superagent adlı açık kaynaklı bir prototipi yayınladı. Bir GitHub deposu için proaktif bir kodlama aracısıdır. Uzun ömürlü bir yönlendirici oturumu insanlarla konuşur ve işleri dağıtır ve kabul edilen her istek, bir çekme isteği veya soruyla sonuçlanan kendi çalışan oturumuna sahip olur. Depo yaklaşık iki günde 12.000 yıldıza ulaştı. README’si bunun bir araştırma kodu olduğu ve resmi bir DeepSeek ürünü olmadığı konusunda açıkça ortadadır.

Bu kılavuz, prototipin ne yaptığını, yönlendirici ve çalışan tasarımının nasıl çalıştığını, kıyaslama sayılarının neyi kanıtlayıp kanıtlamadığını ve onu gerçek bir depoya yönlendirmeden önce nelerin kontrol edilmesi gerektiğini bilmek isteyen mühendisler ve ekip liderleri içindir.

Ayrıntılardan önce bir not. Bir çalışanın “bu hatayı düzeltmeye” yanıtı bir çekme isteğidir ve GitHub bunun için iyi bir yuvadır. Aracıların kod etrafında ürettikleri geri kalan şeyleri yerleştirmek daha zordur: temel neden yazısı, test özeti, incelemecinin istediği karşılaştırma tablosu.AgentGrid.ioinsanların ve yapay zeka temsilcilerinin belgeleri, uygulamaları ve dosyaları tek bir canlı sürüm, ilişkilendirme ve geçmişle oluşturduğu, düzenlediği ve paylaştığı ortak bir çalışma alanıdır. Sona doğru uygun olduğu yere geri dönüyoruz.

DeepSeek Super-Agent nedir?

İki şey bir arada ortaya çıktı. Bunlardan ilki, “Süper etmen Tasarımını Keşfetmek: Daha Otonom Bir Etmen Sistemine Doğru” başlıklı uzun bir tasarım makalesidir. Harness ekibi bunu Çince yazdı ve 1 Kasım’da X’te makine çevirisi olan İngilizce versiyonunu yayınladı. 2,2 milyondan fazla kez izlendi. İkincisi ise kod:deepseek-ai/dsh-superagent-prototipiMIT lisansı altında yayınlandı.

Süper Aracı Tasarımını Keşfetmek: Daha Otonom Bir Aracı Sistemine Doğru

https://t.co/gwwIHtyCRQ

– DeepSeek Kablo Demeti (@DeepSeekHarness)1 Kasım 2026

Yeni bir model değil. dsh-superagent, şunlara yönelik bir pakettir:DeepSeek Kablo Demeti, DeepSeek’in, şirketin dünya çapında genel önizlemede tanımladığı açık kaynaklı aracı donanımı. Paket bir GitHub deposunu izler ve onu açarsanız Feishu sohbet eder. İzin verilenler listesindeki bir kişi aracıdan iş istediğinde, aracı bir iş öğesini açar, bunu kendi oturumunda ve dizininde çalıştırır ve orijinal görüşmede yanıt verir. Bir web paneli yalnızca bir kişinin neye ihtiyacı olduğunu gösterir.

Adı göründüğünden daha kolaydır. DeepSeek’in ürün departmanından ve makalenin son incelemecilerinden biri olan Cui Tianyi, bir Zhihu gönderisinde “süper”in üst simge ve alt simge anlamına geldiğini açıkladı. Süper aracı, işi yapan aracının üstüne bir katman ekler; alt aracının tersine, altına bir katman ekler. Bu bir üstün zeka iddiası değildir.

README, tamamı okumaya değer bir uyarıyla açılır: “Araştırma prototipi yalnızca referans amaçlıdır, resmi bir DeepSeek ürünü değildir.” Mühendisliğin çoğunun kodlama aracıları tarafından yapıldığını, kodun hatalar içerebileceğini ve makaledeki bazı tasarımların gelecekteki çalışmalara yön verdiğini ve uygulanmadığını ekliyor.

Başka bir DeepSeek düşüşü: dsh-superagent

Bir reponun GitHub sorunları ve birçok aracıyla paralel olarak PR’ler üzerinden çalışan, mümkün olduğunca fazla değer sunarken mümkün olduğunca az insanın dikkatini çekecek şekilde tasarlanmış bir aracı çerçevesi.

pic.twitter.com/XR73mIvA0V

– Leandro von Werra (@lvwerra)31 Ekim 2026

DeepSeek neden darboğazın insan dikkati olduğunu söylüyor?

Makale basit bir gözlemle başlıyor. Geçtiğimiz yıl boyunca kodlama aracıları, tek bir görevin modelle sınırlandırılmasına yetecek kadar başarılı oldu. Ancak aynı anda birden fazla görevi çalıştırdığınızda sınır size geçer. Her oturum izole olduğundan, aralarında elle geçiş yapar ve her birinin ne bildiğini takip edersiniz. Bir CLI’yi, MCP’i veya bir sohbet bağlayıcısını tek bir yerel oturuma bağlamak, yeni olaylar hakkında bilgi sahibi olmasını sağlar, ancak yine de uzun komutları engeller, farklı görevlerin bağlamlarını karıştırır ve dizüstü bilgisayarınız uyku moduna geçtiğinde durur.

DeepSeek’in cevabı, oturumu yönettiğiniz birim olarak ele almayı bırakmaktır. Bir Süper ajanın sahip olması gereken dört özelliği listeliyor:

• Sürekli.Sohbet veya GitHub yorumları gibi halihazırda çalıştığınız yerde onunla konuşursunuz ve o, tek bir temsilci gibi davranır. Sohbette A planını sorarsanız ve bir çekme isteği yorumunda B planına geçerseniz, şöyle olur.
• Üretken.Birçok karmaşık görevi paralel olarak yürütür ve sonuncusu bitmeden bir sonraki talimatı alır.
• Proaktif.Olayları izler, ele alınmaya değer olana göre hareket eder, aksi takdirde sessiz kalır.
• Kalıcı.Çevrimiçi kalır ve siz yeniden başlatmanıza gerek kalmadan arızalardan kurtulur.

Yazarlar, tek bir ReAct döngüsünün dördünü birden sağlayamayacağını, dolayısıyla niteliklerin modelin etrafındaki mimariden gelmesi gerektiğini savunuyorlar. Makalenin asıl konusu budur ve Hesam tarafından paylaşılan aşağıdaki görsel açıklayıcı, tüm tasarımı tek sayfada görmenin hızlı bir yoludur.

DeepSeek’in Super-Agent hakkındaki makalesinin görsel bir açıklayıcısı burada:https://t.co/bByKYDoq6h pic.twitter.com/BhzbBh3NrP

– ℏεsam (@Hesamation)1 Kasım 2026

Yönlendirici ve çalışan tasarımı nasıl çalışır?

Stand-up sırasında asla kod yazmayan iyi bir mühendislik yöneticisini düşünün.yönlendiriciher kanaldan her mesajı alan uzun ömürlü bir oturumdur. Görevleri çalıştırmaz. Bir mesajın ne istediğine karar verir, yeni işi bir çalışana verir ve her yanıtı ilgili kişilere yazar. Makale, bir kabuk aracı olmadan çalışabileceğini ve bunun için genellikle daha hafif, daha hızlı bir modelin yeterli olduğunu söylüyor.

birişçiyalıtılmış bir bağlama ve tek bir göreve adanmış eksiksiz bir araç setine sahip ayrı bir oturumdur. İşçiler asla insanlarla doğrudan konuşmazlar. Durumu, yanıtları tek seste tutan yönlendiriciye bildirirler. Prototipte, her bir bilet kendi oturumunu ve kendi dizinini (tipik olarak bir git çalışma ağacı) alır ve çalışan sayısı sınırlandırılır. Varsayılan, her seferinde üç tanedir, 1’den 16’ya kadar ayarlanabilir ve bir kişinin mesajının her zaman iletilebilmesi için fazladan bir yuva boş bırakılır.

İki ayrıntı bunu bir görev kuyruğundan daha fazlası haline getiriyor.

Takipler yönlendiriciyi atlar.Bir çalışan bir çekme isteğine veya bir sohbet dizisine sahip olduğunda o konuya abone olur. Daha sonraki yorumlar, yönlendiricide ekstra bir model çağrısı yapılmadan doğrudan ona gider. Bir yorumun başka bir şeyle ilgili olduğu ortaya çıkarsa, çalışan yorumu geri verir.

Patlamalar toplu hale getirilir.Bir model sırasında gelen tetikleyiciler sıraya girer ve bir sonraki çağrıya birlikte eklenir. Yazarlar etkiyi ölçtüler ve biz de aşağıdaki sayılara bakıyoruz.

Bir kontrast noktası daha. Makale bunu bir Temsilci Ekibinden ayırıyor. Bir temsilci ekibinde lider, karmaşık bir görevi adımlara ayırır ve üzerinde çalışan rolleri koordine eder ki bu da ağır bir muhakeme yükü oluşturur. Süper aracı yönlendirici yalnızca bağımsız görevleri gönderir ve bunların yüksek düzeyde nasıl ilişkilendiğini izler. İşin kendisini ayrıştırmaz.

Kimse sormadığında ne yapar?

Projenin felsefesinin pratik hale geldiği yer burasıdır. Arşivdeki ilk belge, prensibi tek satırda belirtiyor: Mümkün olduğu kadar az insanın dikkatini çekin ve mümkün olduğu kadar çok değer verin. Temsilcinin gönderdiği her mesaj bir meslektaşının dikkatini çeker, dolayısıyla yalnızca bir kişinin harekete geçmesi gerektiğinde veya bir sonucu kullanabileceğinde konuşur ve yalnızca istendiğinde veya ekibin yazdığı bir kural buna izin verdiğinde harekete geçer.

Bunu uygulayan kapı bir model değil, düz koddur. Takımın izin verilenler listesine göre kimin istekte bulunduğunu kontrol eder ve isteğin ne kadar güçlü olduğunu kaydeder:

O gözlem modu en çok sevdiğim kısım. Aracı, yapması gerekenleri kaydederek başlar, böylece ekip bu kayıtları Değerlendirme sekmesinde okuyabilir ve yalnızca doğru göründüklerinde izinlerini genişletebilir. Mesajlar, yorumlar ve alıntılanan belgeler bir karara girdi olarak değerlendirilir. Temsilcinin yapmasına izin verilen şeyi değiştiremezler.

Tasarım makalesi proaktif çalışmanın pratikte nasıl göründüğünü gösterir. Ekip, dahili DeepSeek Harness kullanıcı grubunda “sessizce yeniden oluştur ve düzelt” ilkesini yapılandırdı. Birisi bir sorunu bildirdiğinde veya önerilen bir değişikliği tartıştığında, temsilci sorunu yeniden oluşturmaya ve arka planda bir düzeltme bulmaya çalışır ve yalnızca sorunu onayladıktan ve basit bir düzeltme bulduktan sonra bir sonuç sunar. Aksi takdirde sessiz kalır. Makale aynı zamanda yazarların doğruladığını söylediği sohbet kanalları için açık bir kural da veriyor: her yanıtın 100 kelimeyle sınırlandırılması. GitHub’te ise aksine, çekme istekleri, sorunun arka planı, değişiklik açıklaması ve doğrulama sonuçlarıyla birlikte yoğun olmalıdır.

Varsayılan olarak aracının gönderdiği her GitHub mesajı “Bu bir insan değil, otomatik bir aracı tarafından gönderildi” satırıyla başlar. Ekipler, istemlerin geri kalanıyla birlikte bunu da düzenleyebilir.

Benchmark rakamları geçerli mi?

Makale küçük bir deney içeriyor ve yazarlar bunu yalnızca gösterge niteliğinde olarak adlandırmaya dikkat ediyorlar. Dört tasarım, grup sohbeti ve CI mesajları akışında yan yana çalıştı: çalıştırma başına yaklaşık 300 mesaj, bunların yaklaşık 20’si gerçek iş isteği, her biri beş çalıştırma. Kodlama çalışması, yalnızca zaman tüketen bir araçla simüle edildi; bu nedenle test, herhangi birinin kodunun kalitesini değil, planlamayı ve koordinasyonu ölçer.

Tabloyu iki kez okuyun çünkü başlık hikayenin tamamı değildir. Yönlendirici tasarımı, p95’in tamamlanma süresini tek bir oturumun yaklaşık yarısına indirdi, ancak önbellek okuma belirteçlerinin yaklaşık iki ila dört katı kadarını kullandı. Ve en ilginç sıra ikinci sıra: Geçiş kısayolunun kaldırılması görevlerin daha hızlı veya daha yavaş tamamlanmasını sağlamadı, sadece yönlendiricinin yaklaşık yüzde 30 daha fazla karar almasını ve yüzde 37 daha fazla jeton yakmasını sağladı.

Benim okumam, gerçek bulgunun tek oturumlu satırlarda olduğu yönünde. Nötr bir istemle model, beş çalıştırmanın hiçbirinde hiçbir zaman bir alt aracıyı çağırmadı. İşi kendisi yaptı, yeni mesajlar kesintiye uğradı ve en yavaş görevler 29,5 dakika sürdü. Kendisine yetki vermesini söyleyen bir komutla, beş çalıştırmanın dördünde yetki verdi ve geri kalan çalıştırmada model işin “küçük” olduğuna karar verdi ve işi kendisi yaptı. Tek seans modelin ruh haline bağlıdır. Kod çalıştırmasına izin verilmeyen bir yönlendirici bu hatayı yapamaz.

Yalnızca yönlendirici üzerinde yapılan ayrı bir stres testi, karar vermeye değer olayların varış oranını dakikada yaklaşık 1’den yaklaşık 40’a çıkardı. Ortalama parti sayısı 1,0’dan 2,8’e çıktı, talep başına süre yalnızca 2,5’ten 3,9 saniyeye yükseldi ve karar başına amorti edilen süre 6,4’ten 1,6 saniyeye düştü. Ne kadar çok olay birikirse, her biri o kadar ucuzluyor; yazarların söylediğine göre bağlam uzunluğuna ve bir modelin bir seferde kaç olayı doğru şekilde işleyebileceğine bağlı.

DeepSeek, Süper aracı prototipini az önce açık kaynaklı hale getirdi. Bir yönlendirici oturumu insanlarla konuşur ve işleri dağıtır ve yalıtılmış çalışanlar GitHub etkinliklerine paralel olarak görevleri yürütür. Kendi testlerinde p95 tamamlanma süresi, alt aracıların kullanıldığı tek bir oturumla karşılaştırıldığında 29,5 dakikadan 15,7 dakikaya düştü.

Balinanın kaynağı yeniden açıldı.pic.twitter.com/mS4sRbHmyx

– Tombul (@kimmonismus)1 Kasım 2026

Bunlar sentetik çalışmayla ilgili olarak bildirilen sonuçlardır. Planlama fikrinin sağlam olduğunu gösteriyorlar. Prototipin hatalarınızı daha hızlı düzelttiğini göstermezler.

Projeye yakın kişiler projenin sınırları hakkında ne söylüyor?

DeepSeek’in ürün departmanından ve tasarım makalesinin son incelemecilerinden biri olan Cui Tianyi, piyasaya sürüldükten kısa bir süre sonra tasarımı nasıl gördüğünü yazdı. Çerçevelemesi mütevazı olduğu için kullanışlıdır. Merkezi takası, görevler arasında süreklilik ve görev verimi olarak adlandırıyor.

Sınırlarda inceleme doğrudandır. Prototip, önerilen tasarımın yalnızca bir kısmını uygular. İncelemesi itibarıyla DeepSeek Harness’ın oturumlar arasında yerleşik uzun süreli belleği yoktu. Ve sistem yalnızca şirket içindeki küçük ve güvenilir bir ortamda doğrulandı. Makalenin kendi açık sorunlar bölümü, yönlendiricinin ölçeklendirilmesini, aylar boyunca belleği, oturumlar olmadan çalışmayı, aracılar arasındaki bağlam sınırlarını ve izole edilmiş aracıların birbirleriyle nasıl konuşması gerektiğini ve güvenliği listeler.

Çalıştırmadan önce neyi kontrol etmelisiniz?

Belgeler çoğu lansman gönderisinden daha samimidir ve uyarılarını bir gereklilik olarak ele almaya değer.

• İşçilerin geniş erişimi var.Yönlendirici ve çalışanlar için her iki izin ön ayarı da aşağıdakilerle çalışır:danger-full-accessoperatörün işletim sistemi kullanıcısı olarak. Hesap sarmalayıcılar, aracının hangi GitHub kimlik bilgilerini kullanacağını seçer, ancak belgeler bunların varsayılan olduğunu ve bir güvenlik sınırı olmadığını söylüyor çünkü bir çalışan yine de bir programı mutlak yoldan çalıştırabilir veya ana dizininizi okuyabilir. Öneri, yalnızca aracının kimlik bilgilerini tutan özel bir işletim sistemi hesabıdır.
• Güvenilmeyen giriş açık güvenlik sorusudur.Makale, hızlı bir enjeksiyon veya sunucuya izinsiz girişin bulut aracısı döngüsünü tehlikeye atması durumunda, bağlı her cihaza ulaşılabileceği ve modelin bağlamına giren kimlik bilgilerinin sızdırılabileceği konusunda uyarıyor.
• İnsanlar varsayılan olarak birleşir.Aracı hiçbir zaman kendi hesabı altında otomatik birleştirmeye izin vermez. Otomatik birleştirme, Teslimat gereksinimleri isteminde adı geçen ikinci bir hesabın CLI’sine ihtiyaç duyar ve varsayılan talimatlar buna yalnızca 200 değiştirilen satır altındaki küçük, onaylanmış çekme istekleri için izin verir.
• Tek bir depo etrafında inşa edilmiştir.Her kurulum tek bir GitHub deposunu izler ve Çin’de yaygın olarak kullanılan bir işyeri sohbet aracı olan Feishu diğer birinci sınıf kaynaktır.
• DeepSeek Donanımına ve bir model sağlayıcıya ihtiyacınız var.Kurulum, Node.js 22.19 veya daha yenisini, pnpm, git 2.32 veya daha yenisini, tmux, Python 3.8 veya daha yenisini ve GitHub CLI 2.48 veya daha yenisini listeler. Bir model sağlayıcının yapılandırılması bir operatör adımıdır.
• Gürültü bir maliyettir.Felsefe belgesi, ajanın hacim üretmek için kullanılmaması gerektiğini söylüyor. Toplu çekme istekleri ve yayın mesajları, ekibinize sağladıklarından daha pahalıya mal olur.

Ana deponuzu riske atmadan bunu nasıl denersiniz?

Kurulumun birçok adımı olduğundan proje sizden bir kodlama temsilcisinin bunu sizinle yapmasına izin vermenizi ister. README’ye göre, aracı her seferinde bir kısa soru sorar, tüm planı bir kez gösterir ve ardından her şeyi kurup yapılandırır. Dikkatli bir ilk çalışma şöyle görünür:

1. Tek kullanımlık bir depo seçinve özel bir makine kullanıcısı veya işletim sistemi hesabı. Kendi giriş bilgilerinizi kullanmayın.
2. Aracı için ayrı bir GitHub hesabı oluşturun.Yazdığı her şey bu isimle görünüyor.
3. Kodlama aracınızdaki depoyu açın ve aşağıdaki istemi yapıştırın.Sorularını birer birer cevaplayın.
4. İzin verilenler listesini kendinize saklayınve gözlemleme modunda kabul modunu bırakın.
5. Küçük bir şey isteyin.İzin verilen bir hesaptan yorum yapın@<agent login> <request>bir konuda. Yaklaşık bir dakika içinde panelin Genel Bakış bölümünde bir bilet görünmelidir.
6. Bir hafta boyunca Değerlendirme sekmesini okuyun.Yalnızca “kabul edilecek” kayıtlar doğru göründüğünde listeyi genişletin veya otomatiğe geçin.

Read SETUP.md in this repository and set up dsh-superagent with me.

Projenin felsefe belgesi, operatörlere tekrarlanmaya değer dört kural veriyor: Dar başlayın, daha az gürültüye ayarlayın, ses üretmek için aracıyı kullanmayın ve sizin adınıza söylenenlere sahip çıkın.

Temsilcinin işinin geri kalanı nereye gitmeli?

Bir çalışanın belirsiz bir entegrasyon testine bir saat harcadığını varsayalım. Çekme isteği düzeltmedir. Ancak bunun arkasındaki soruşturma, hangi testlerin başarısız olduğu, hangi hipotezlerin reddedildiği, zamanlama tablosunun ne gösterdiği gibi konular PR tanımına ait değildir ve incelemeyi yapan kişinin itiraz etmek istediği şey tam olarak budur. Bu yalnızca sohbet yanıtında geçerliyse, bir sonraki temsilci veya takım arkadaşı sıfırdan başlar.

AgentGrid.iobu geçiş için tasarlandı. İnsanlar ve yapay zeka aracıları, tek bir sabit adres, kontrollü erişim ve sürüm geçmişiyle aynı canlı belgeler, uygulamalar ve dosyalar üzerinde çalışır. AgentGrid.io’nun belgeleri, komut yeteneğine sahip bir aracının çalıştırılarak bağlanmasını açıklar.npx @animaapp/cli@latest login. Bir insan, temsilcinin adını, ekibini ve yapabileceklerini onaylar: okuma, yazma, paylaşma veya yayınlama. Bundan sonra temsilcinin değişiklikleri geçmişte kendi adı altında görünür. Prototipin yerleşik AgentGrid.io entegrasyonu yoktur, bu nedenle bunu belgelenmiş bir özellik olarak değil, çalışanlarıyla denenecek bir model olarak değerlendirin.

Uygulamada, çalışan araştırmasını bir Markdown dosyası olarak yazar, inceleyen kişi bir tablo satırına yorum yapar, başka bir asistan özeti daraltır ve çekme isteği yapıştırılan üç kopya yerine güncel bir sürüme bağlanır.

Bir temsilciyi paylaşan birden fazla kişiyle ilgili başka bir değerlendirme için kılavuzumuza bakın.Grok Bot Takım Botları. Barındırılan bir temsilcinin altında nelerin çalıştığını merak ediyorsanız, rehberimizClaude Managed AgentsDeepSeek’in makalesinde alıntılanan aynı beyin ve ellerin bölünmüş Anthropic versiyonuna bakıyor.

dsh-superagent’i ne zaman ve ne zaman başka bir şeyi kullanmalısınız?

• dsh-superagent’i kullanınciddi, belgelenmiş bir tasarımdan bilgi edinmek, düşük riskli bir depoda kapalı bir deney yürütmek veya fikirlerini ödünç almak: hiçbir zaman kod çalıştırmayan bir yönlendirici, belirtilen kapsamı olan biletler, otomatik moddan önce gözlem modu.
• Tek bir etkileşimli kodlama aracısı kullanınHer seferinde tek bir görev üzerinde çalıştığınızda ve adım adım ilerlemek istediğinizde. Süper ajan tam tersi durum için tasarlandı.
• AgentGrid.io’yu kullanınÇıktı, birden fazla kişinin ve aracının (hangi aracıyı ürettiyse) incelemesi, düzenlemesi ve yayınlaması gereken bir belge, rapor veya uygulama olduğunda.

Sık sorulan sorular

DeepSeek Super-Agent nedir?

DeepSeek’in Harness ekibi tarafından 31 Ekim 2026’da MIT lisansı altında piyasaya sürülen dsh-superagent isimli araştırma prototipidir. Bir GitHub deposu için proaktif bir kodlama aracısıdır. Uzun ömürlü bir yönlendirici oturumu istekleri alır ve kabul edilenlerin her birini kendi çalışan oturumuna atar; bu oturum, genellikle bir çekme isteğiyle orijinal görüşmede yanıt verir.

DeepSeek Super-Agent resmi bir DeepSeek ürünü mü?

Hayır. README, onu resmi bir DeepSeek ürünü değil, yalnızca referans amaçlı bir araştırma prototipi olarak adlandırır ve onu kendi ortamınızda kullanmadan önce inceleyip uyarlamanızı söyler. Ayrıca dahili versiyonla veya tasarım makalesinde açıklanan uygulamayla da aynı değildir.

Süper temsilcinin alt temsilciden farkı nedir?

Bir alt aracı, çalışma aracısının altına bir katman ekler. Bir Süper aracı, üstüne bir katman ekler. Bu tasarımda, yönlendirici birçok çalışanın üzerinde oturur, insanlarla konuşur ve görevleri dağıtırken, her çalışan tek başına bir görevi yerine getirir. İsim konumla ilgilidir, daha fazla zeka iddiası değil.

Feishu’e mi yoksa yalnızca GitHub’e mi ihtiyacı var?

GitHub tek başına yeterlidir. Feishu isteğe bağlı ikinci bir kaynaktır ve belgeler, Feishu kurulum hatasının yalnızca Feishu kaynağını devre dışı bıraktığını söylüyor.

Bir şirket deposunda çalıştırmak güvenli midir?

Olduğu gibi değil. Dokümanlar, çalışanların operatörün işletim sistemi kullanıcısı olarak tam erişimle çalıştığını ve sarmalayıcı hesapların izolasyon sınırı olmadığını söylüyor. Siz aracının nasıl davrandığını öğrenirken özel bir işletim sistemi hesabı, GitHub üzerinde özel bir aracı hesabı, kısa bir izin verilenler listesi ve gözlem modu önerirler.

Tek bir kodlama aracısı oturumundan daha mı hızlı?

Yazarların kendi simülasyon testinde, yönlendirici tasarımı, daha fazla belirteç kullanarak bir alt aracı aracıyla tek bir oturum için en yavaş görevleri 29,5 dakikaya karşılık 15,7 dakikada tamamladı. Testte simüle edilmiş kodlama çalışması ve tasarım başına beş çalıştırma kullanıldı; bu nedenle kod kalitesini değil, planlama faydalarını gösteriyor.