අපේ ක්රියාකාරී පරීක්ෂණ කණ්ඩායම විසින් අලුත්ම අඩ්යුට් ලොග් එක භාවිතා කරමින් Rust භාෂාවෙන් ලියන splitrail නම් AI භාවිතා ට්රැකර් එකේ වැරදි දෙකක් හඳුනාගෙන, ඒවා නව සංස්කරණය 3.6.0 තුළ සකස් කර ඇත.
වැරදි 1 – ඉතිහාසය අහඹු ලෙස වෙනස් වීම Claude Code සෙෂන් ගොනු නැවත ආරම්භ කිරීම හෝ සංක්රමණය කිරීමේදී JSONL ගොනු මාරු කරයි. ඒ නිසා පසුගිය පරිශීලක පණිවුඩ පහක් අතුරුදන් වීමෙන්, භාවිතා ගණන අඩු වුණා. splitrail එම ගොනු සජීවීව පිරික්සමින් තිබූ නිසා, ගණන අස්ථානගත වුණා. නව 3.6.0 සංස්කරණය SQLite පදනම් වූ ස්ථානික ඉතිහාස ගබඩාවක් එක් කරමින්, පරණ භාවිතා තොරතුරු ගබඩා කර, නව සෙෂන් දත්ත සමඟ ඒකක කරයි. මෙය ඉතිහාසය අහිමි නොවීම සහ ගණන නිවැරදිව පවත්වා ගැනීමට මූලික විසඳුමකි.
වැරදි 2 – උප-ඇජන්ට් (subagent) ලොග් නොගැනීම Claude Code විසින් උප‑ඇජන්ට් ලිපිගොනු “subagents” ෆෝල්ඩරයේ ගොනු ගැඹුරු මට්ටමින් (depth ≥4) සුරකිති. splitrail ඒ ගොනු සෙවීමට අවශ්ය ගැඹුර 2 දක්වා සීමා කර තිබීම නිසා, ඒ ලොග් අතුරුදන් වූ අතර, සමූහ භාවිතා ගණන සලකා බැලීමේදී සැලකිය නොහැකි වුණා. නව සංස්කරණය මෙම ගැඹුරු සෙවීමේ සීමාව ඉවත් කර, සියලු උප‑ඇජන්ට් ලොග් එකතු කරයි.
ඉදිරිපත් කරන ලද ප්රධාන ප්රතිඵල:
- 3.6.0 සංස්කරණය පසුගිය 13,500+ පණිවුඩ සඳහා 18,548,947 output tokens ගණන අඩු නොවී, අඩ්යුට් ලොග් සමඟ සම්පූර්ණ ගැලපීම පෙන්වයි.
- පරණ 3.5.9 සංස්කරණය සමඟ අඩු වීමක් පෙන්වූ පසු, නව සංස්කරණය සමඟ එම අඩු වීම නැතිවී, නිරන්තර ගණනයේ නිවැරදි බව තහවුරු වුණා.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ සංවර්ධකයින්, විද්යාල සිසුන්, ව්යාපාරිකයින් AI API භාවිතා කිරීමේදී නිවැරදි ගණනය වැදගත්ය. අඩ්යුට් ලොග් මඟින් සදහන් වූ වැරදි හඳුනා ගැනීම, පිරිවැය අධික නොවීම, පාරිභෝගික විශ්වාසය ඉහළ යාම, සහ open‑source ප්රොජෙක්ට් වලට දායකත්වය වර්ධනය කිරීමේ අවස්ථාව සලසයි. මෙවැනි නිරීක්ෂණ ක්රමවේදය ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික පරිසරයට නව මට්ටමක් එක් කරයි, දත්ත ගුණාත්මකභාවය, ආරක්ෂාව, සහ ප්රතිචාරක හැකියාවන් වැඩි කරයි.
අවසන් වශයෙන්, splitrail 3.6.0 නව නියමිත ප්රතිකාර සමඟ, AI භාවිතා ගණනයේ විශ්වාසය නැවත ලබා ගත හැකි වන අතර, සංවර්ධකයින්ට වඩා ස්ථාවර, පාරදර්ශී, සහ පාලනීය පරිසරයක් සපයයි.
