Grasshopper kodunu yapay zekâyla incelemek
Yararlı inceleme, girdi ve çıktı yapısını korur; önerilen değişikliği açıklar ve davranışını Grasshopper’da kontrol eder.
Yapay zekâ kodlama asistanı, Grasshopper incelemesini düzenlemeye yardımcı olabilir. Amaçlanan işlem, beklenen veri yapısı ve çalışan küçük örnekle başlayalım. Görsel tanımda bileşenleri ve bağlantıları; betikte ilgili kodu ve girdileri verelim.
Sınırları belli bir soru soralım
Hangi adımda boş girdi oluşabilir, hangi değerler belirli bir birim varsayıyor, hesaplama maliyeti yüksek bir işlem tekrarlanıyor mu? Her öneri Grasshopper’da test edilecek bir fikir. Metin incelemesi tanımı çalıştırmaz veya geometrinin doğru olduğunu göstermez.
Eski ve yeni çıktıları birlikte tutalım. Daha temiz görünen tuval, gereken davranış korunduğunda yararlı.
Geometriyle birlikte gruplamayı kontrol edelim
McNeel’in Python rehberi, veri ağaçlarını yollarla tanımlanan dallar olarak açıklıyor. Yol derinlikleri farklı olduğunda iç içe listelere dönüşüm dikkat gerektiriyor.
Kata göre grupladığımız panellerde filtre, hedef kat gruplamasını korumalı. Boş dal, eksik öğe ve katlar arasında değişen panel sayısı gibi durumları deneyelim. Görünümle birlikte yolları ve sayıları karşılaştıralım. Her şeyi tek listede birleştirmek panelleri görünür tutarken sonraki metrajı değiştirebilir.
Açıklanmış tek değişikliği kabul edelim
- Korunacak girdi ve çıktı yapısını belirtelim.
- Tek değişiklik, gerekçesi ve küçük kontrol örneği isteyelim.
- Zor girdi dahil aynı örnekleri önce ve sonra çalıştıralım.
- Davranışını açıklayabildiğimiz değişikliği tutalım.
Önerdiğimiz inceleme düzeni, Falcon’un tanım bağlamı ve doğrulama araştırmasıyla da ilişkili. Teslimde yalnız daha okunabilir bir tanım değil, değişikliğin beklenen davranışı koruduğunu kontrol eden ve başka bir tasarımcının çalıştırabileceği bir örnek bulunmalı.