කේත ලියන ක්රමයට නව පියවරක් එක්කෙනා. Repository Harness නමින් හඳුන්වනු ලබන මෙවලම 30 ක් පරීක්ෂණයක් පසු, ටෝකන් ගණන අඩු නොවූවත්, ඒජන්ට්ගේ හැසිරීමේ පූර්වදෘශ්යතාව වැඩි වුණා කියා පෙන්වා දුන්නා.
පළමු පරීක්ෂණයේ, Harness එක මොනොලිතික් AGENTS.md ගොනුවට වඩා ඉක්මනින් කාර්යය සම්පූර්ණ කළා. නමුත් එය වැඩි fresh input tokens භාවිතා කළා, ඒ නිසා අදහස වැරදිද, හෝ ප්රගතිශීලී ප්රකාශන පද්ධතිය (progressive disclosure) සකස් කිරීමේදී පූර්ණ ලෙස සීමා නොකළාද යන සැකයක් උදාවුණා.
ඒ නිසා රවුටින් මොඩලය වෙනස් කර, benchmark පදනම නැවත සකස් කර, 30 ක් මැනුම් ක්රියාත්මක කළා. නව පරීක්ෂණයෙන් ලැබුනු ප්රතිඵලය ටෝකන් භාවිතයෙහි වැදගත් අඩුවක් නොවූවත්, ඒජන්ට්ගේ හැසිරීම තීරණාත්මක ලෙස පූර්වදෘශ්ය විය යනුවෙනි.
සාමාන්යයෙන් රෙපොසිටරියන් README, architecture docs, contribution guides, scripts, tribal knowledge, සහ විශාල AGENTS.md ගොනුව මගින් දැනුම ලබා දේ. ඒකකම පදනම් වූ ගොනුවක් භාවිතා කිරීමෙන්, සෑම කාර්යයක් සඳහාම සම්පූර්ණ handbook එක ලබා දීමට සිදුවේ, එය අසාර්ථකය. Harness මොඩලය එම ප්රවේශය වෙනස් කර, කුඩා entry point එකක් සහ රවුටින් කන්ටෙක්ස්ට් එකක් ලබා දේ.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ ඩිවෙලපර්, සිසුන්, ව්යාපාරිකයින් සඳහා මෙය පළපුරුදු වශයෙන් වැදගත්:
- ඉගෙනුම් කාර්යක්ෂමතාවය: අධික දත්ත පූර්වදෘශ්යතාවය නිසා, නවකයින්ට අවශ්ය දැනුමක් තෝරා ගත හැක, ඉගෙනීම වේගවත් වේ.
- ඉන්ටෙල්ජෙන්ට් ඒජන්ට් ප්රදර්ශනය: AI‑based coding agents වලට අවශ්ය තොරතුරු සීමා කර, දෝෂ අවස්ථා අඩු කරයි.
- ව්යාපාරික වියදම: අනිවාර්ය නොවන කන්ටෙක්ස්ට් එකන් පළවා දැමීමෙන් cloud token usage අඩු කර, පරිසරය හොඳින් පාලනය කරයි.
- ලෝක තරඟකාරිත්වය: ශ්රී ලංකාවේ සොෆ්ට්වෙයා සංවර්ධන කණ්ඩායම්, අන්තර්ජාලයේ නවතම රවුටින් තාක්ෂණය භාවිතා කර, ගෝලීය ප්රොජෙක්ට් වලට තරඟකාරීත්වය ලබා ගත හැක.
අවසන් වශයෙන්, Repository Harness මගින් කේත ලියන ක්රියාවලිය තීරණාත්මක ලෙස පූර්වදෘශ්ය කර, සංවර්ධන කණ්ඩායම්වල නිර්මාණශීලීතාවය වැඩි කරයි. මෙය ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික පරිසරයට නව අවස්ථා ගෙන එයි.
