Grok 4.7 API Eğitimi: Bir Yapay Zekâ Devre Tasarım Gözden Geçiricisi Oluşturun

Bir devre şeması, elektronik bileşenlerin nasıl bağlandığını gösteren bir diyagramdır. Gözden geçirmek, bileşenlerin ve değerlerinin tasarım gereksinimlerini karşılayıp karşılamadığını kontrol etmek demektir. Güç kaynağı yeterli akımı sağlayabiliyor mu? İşlemci sensörün tam çıkışını okuyabiliyor mu? Yanıtlar şemadan, bileşen veri sayfalarından ve birkaç hesaplamadan gelir.

Grok 4.7’nin bu incelemenin tamamını yapıp yapamayacağını görmek istedim. Grok 4.7 kılavuzu, modelin uzun görevler için eğitildiğini ve kendi çalışmasını daha dikkatli kontrol ettiğini söylüyor. Bir devre ayrıca sıradan Python kodunun kontrol edebileceği sayılar verir; bu nedenle sonucu değerlendirmek için başka bir yapay zekâ modeline ihtiyacımız yok.

Deney için, küçük, USB ile beslenen bir sensör kartı olan EnviroNode Rev A’yı inşa ettim ve tasarımına üç hata yerleştirdim. Grok’a kaç hata olduğu söylenmiyor. Bunları bulması, her bulguyu bileşen dokümantasyonuyla desteklemesi, düzeltmeler önermesi ve düzeltilmiş değerleri Python kontrollerine göndermesi gerekiyor.

Takip etmek için elektrik mühendisliği geçmişine ihtiyacınız yok. Her devre kuralını ilk göründüğünde açıklıyorum. Şunları öğreneceksiniz:

• Bir şema görselini Responses API üzerinden Grok 4.7’ye gönderme

• Veri sayfalarını Files API ile iliştirme ve Grok’un bunlarda arama yapmasına izin verme

• Hesaplamaları kod çalıştırma ile ve sınırları web araması ile kontrol etme

• Grok’a sonucu geçer veya kalır olarak belirleyen yerel bir verify_design() fonksiyonu verme

• Uzun, belge ağırlıklı bir konuşmayı modelin bağlam sınırları içinde tutma

• Tutarlı bir inceleme formatı döndürme ve ardından muhakeme seviyelerini karşılaştırma

Aynı kart, ilk görsel incelemeden son Python kontrolüne kadar görünümde kalıyor.

Özet

Grok 4.7, veri sayfalarına sahip olduğunda yerleştirilen her hatayı belirledi ve düzeltilmiş tasarım Python kontrollerini geçti. Bu, genel olarak devre incelemesinden ziyade bu üç hata hakkında bir şey söylüyor.

• Belgeler olmadan, Grok tahmin etmeyi reddetti: yalnızca görsel bir doğrulanmış kusur verdi ve regülatör ile analog-sayısal dönüştürücü (ADC) sınırları “kanıt gerekiyor” altında kaldı.
• Veri sayfaları şüpheyi kanıta dönüştürdü: her bulgu bir belge değerini kaynak gösterdi ve doğru bir parça işaretlenmedi.
• Dosya ağırlıklı turlar uzun süreli bağlamı tüketebilir: tekrarlanan PDF aramalarından sonra bir devam, 500K pencereyi aştı; düzeltilmiş döngü bir sonraki turdan önce sıkıştırıyor.
• Low doğrulayıcıyı geçti ama bir kör noktayı açığa çıkardı: filtre değerleri yazılı kontrolleri karşılarken kapasitif yük ve yerleşme davranışı test edilmedi.

Bu, bir kıyaslama değil, küçük bir kart. Düzine veri sayfası olan bir kart daha büyük bir bağlam oluşturur ve farklı sonuçlar üretebilir.

Grok 4.7 API Nedir?

Grok 4.7 API, Python uygulamalarına model kimliği grok-4.7 aracılığıyla metin ve görsel girişi, metin çıktısı ve 500.000 belirteçlik bir bağlam penceresi sunar. Resmi kılavuz, muhakeme seviyeleri olarak low, medium, high (varsayılan) ve xhigh listesini verir; muhakeme kapatılamaz. API ayrıca fonksiyon çağrısı, yapılandırılmış çıktılar, web araması, X araması ve kod çalıştırmayı destekler.

Bizim Grok 4.7 genel bakışımız lansmanı ve kıyaslamaları kapsar. SpaceXAI, Chat Completions’ı eski olarak etiketliyor; bu yüzden burada her örnek Responses API kullanır.

Grok 4.7 Ne Kadar Maliyete Sahip?

200.000 istem belirtecinin altında, Grok 4.7’nin maliyeti milyon başına 2$ giriş belirteci, milyon başına 0,50$ önbelleğe alınmış giriş belirteci ve milyon başına 6$ çıkış belirtecidir. Bir istem 200.000 belirtece ulaştığında, o istekteki her belirteç sırasıyla 4$, 1$ ve 12$ üzerinden faturalandırılır.

Sunucu tarafı araçlarının ayrı ücretleri vardır: fiyatlandırma sayfası her 1.000 web araması veya kod çalıştırma çağrısı için 5$ alır. Ekli belgelerde yapılan aramalar her biri bir senttir ve depolanan belgeler günlük GiB başına ücrete tabidir. İlgili istekler için kararlı bir prompt_cache_key kullanın, ancak önbelleğe alınmamış girdi için bütçe ayırın.

Faturalandırılan maliyeti usage.cost_in_usd_ticks alanından okuyun. Maliyet izleme dokümanları bunun önbellekleme ve araç ücretlerini içerdiğini söyler. Değeri dolar için 10^10’a bölün.

Neden Grok 4.7’yi Devre Tasarımında Test Edelim?

Devre tasarımı, tek bir görevde belge okuma, hesaplama, araç kullanımı ve doğrulamayı sınar. SpaceXAI, Grok 4.7 için %64,0 raporlar. EEBench metodolojisi bir büyük dil modeli (LLM) hakemi yerine benzetimler ve malzeme listesi (BOM) kontrolleri kullanır ve EnviroNode da aynı kurala uyar.

Ne İnşa Edeceğiz: EnviroNode Rev A Devre İncelemesi

EnviroNode Rev A, USB ile beslenen bir sensör düğümüdür. Tam projeyi GitHub’dan indirebilirsiniz.

Şema, Grok’un inceleme için ihtiyaç duyduğu her bileşen değerini içerir. Her gereksinimin PWR-002 veya BW-001 gibi bir kimliği vardır; böylece her bulgu bir kurala geri işaret edebilir.

Değerleriyle EnviroNode Rev A şeması. Görsel: Yazar.

Grok kartı incelemeden önce, doğrulayıcının kullanacağı her kuralı açık edin. Fonksiyon, şu sekiz gereksinimden oluşturulan beş geçer-kalır kontrolü döndürür:

• PWR-001: USB girişi 4,75 V ile 5,25 V arasında kalır
• PWR-002: Regülatör tepe yükü karşılar
• PWR-003: MCU dışı yükler 10 mA bütçe kullanır
• SIG-001: Sensör tam ölçeği 1,0 V
• ADC-001: ADC girişi 2.250 mV’de veya altında kalır
• ADC-002: ADC girişi en az 1.500 mV’ye ulaşır
• BW-001: 100 Hz’e kadar sinyaller 1 dB’den az kayıp yaşar
• BW-002: Filtre kesimi 500 Hz’de veya altında kalır

Model aynı gereksinim kümesini alır. Hiçbir doğrulayıcı sınırı yalnızca Grok bir düzeltme önerdikten sonra görünmez.

Yerleştirilen üç kusur nedir?

Üç hata sayılarla kontrol edilebilir. Sayıları istemin dışında tutulur.

• Regülatör çok küçük (PWR-002): TI TLV700 200 mA için derecelendirilmiştir, oysa ESP32-C3 veri sayfası 335 mA Wi-Fi iletim tepesini listeler ve Espressif’in şema kontrol listesi en az 500 mA ister.

• ADC aralık aşımı (ADC-001): 3 kazanç, ADC’de 3,0 V üretir; ancak veri sayfasının etkin aralığı 2.500 mV’de üst sınırdadır ve gereksinim bunun %90’ına izin verir.

• Filtre çok yavaş (BW-001): 10 kΩ ve 1 µF 15,9 Hz kesim verir; oysa 100 Hz’e kadar sinyaller en fazla 1 dB kayıp yaşayabilir.

ADC kusuru ölçüm aralığıyla ilgilidir, pin hasarıyla değil. LED direnci ve CHIP_EN gecikmesi gibi doğru seçimler, yanlış pozitifleri ölçülebilir kılar.

İnceleme döngüsü nasıl çalışır?

İncelemenin net bir sınırı olmalı: Önerileri Grok yapar, geçer veya kalır kararı Python’a aittir. Diyagram, belgelere ve araçlara bu döngüye nerede girildiğini gösterir.

İnceleme döngüsü öneriyi doğrulamadan ayırır. Görsel: Yazar.

İlk API çağrısından önce başarıyı tanımlayın. Bir kusuru yalnızca Grok onu bir gereksinime ve destekleyici kanıta bağladığında sayın. Bir düzeltmeyi yalnızca verify_design() all_pass = true döndürdüğünde sayın.

Grok 4.7 API’yi Python’da Nasıl Kurarsınız

Ön ödemeli kredilere sahip bir xAI API anahtarı, Python 3.10 veya üzeri ve OpenAI Python yazılım geliştirme setinin (SDK) xAI’nin temel URL’sine işaret etmesi gerekir. Anahtarı xAI Konsolunda oluşturun, ardından aşağıda kullanılan paketleri kurun.

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate        # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install openai python-dotenv pydantic httpx streamlit
pip install matplotlib schemdraw pytest  # Opsiyonel diyagramlar ve doğrulayıcı testleri

API örnekleri ilk paket grubunu kullanır; ikincisi depo diyagramlarını ve testleri destekler. Bunları Python 3.11.9, openai 3.19.2, pydantic 2.13.5, streamlit 1.64.0 ve httpx 0.28.1 ile test ettim. Anahtarı XAI_API_KEY ortam değişkeni olarak kaydedin ve kaynak koda koymak yerine python-dotenv ile yükleyin; sanal ortam kılavuzumuz size yeni ise kurulumu açıklar.

İlk Grok 4.7 API çağrınızı yapın

Anahtarınız zaten Responses API ile çalışıyorsa, Adım 1’e atlayın. Aksi halde bu istek anahtarı, temel URL’yi ve model kimliğini tek seferde kontrol eder.

import os
import httpx
from dotenv import load_dotenv
from openai import OpenAI

load_dotenv()
client = OpenAI(api_key=os.environ["XAI_API_KEY"], base_url="https://api.x.ai/v1",
                timeout=httpx.Timeout(3600.0))

response = client.responses.create(
    model="grok-4.7",
    reasoning={"effort": "low"},
    input="Tek cümlede, düşük düşümlü bir regülatör ne yapar?",
)
print(response.output_text)

Tek cümlelik bir yanıt, kurulumun çalıştığı anlamına gelir. Uzun zaman aşımı daha sonra önem kazanır; çünkü muhakeme ve araçlar kullanan istekler birkaç dakika sürebilir.

Adım 1: Grok 4.7 Bir Devreyi Görselden İnceleyebilir mi?

Evet, Grok 4.7 yalnızca bir görselle bir şemayı inceleyebilir; yeter ki istem açıkça araç gelmeyeceğini söylesin. Temel hat, PNG’yi gereksinimler metniyle birlikte base64 veri URL’si olarak gönderir.

image = {
    "type": "input_image",
    "image_url": f"data:image/png;base64,{SCHEMATIC_B64}",
    "detail": "high",
}
response = client.responses.create(
    model="grok-4.7",
    input=[{"role": "user", "content": [
        image,
        {"type": "input_text", "text": REVIEW_PROMPT},
    ]}],
)

İstem üç bölüm ister: doğrulananlar, daha fazla kanıt gerekenler ve kontrol edilip kabul edilenler. Bir kusur sayısı veya şüpheli parça anmaz.

Yalnızca görsel inceleme ne buldu?

Modeli, araçların veya veri sayfalarının olmadığını açıkça bilgilendirin. Aksi halde erişemeyeceği bir teknik özellik bakacağını söyleyip yanıtı sonlandırabilir.

Özette belirtildiği gibi, Grok 15,9 Hz kesim ve 100 Hz’de 16,1 dB kayıpla filtre kusurunu doğruladı. Regülatör ve ADC’yi sınırları tahmin etmek yerine “kanıt gerekiyor” altına koydu.

Adım 2: Files API ile Veri Sayfaları Nasıl Eklenir

Ekli belgeler, belirsiz bir kaygıyı sayılarla desteklenen bir iddiaya dönüştürür. Her belgeyi bir kez yükleyin ve file_id ile referans verin.

with open(DATASHEET_PATH, "rb") as datasheet:
    uploaded = client.files.create(
        file=datasheet,
        purpose="assistants",
        expires_after={"anchor": "created_at", "seconds": 7 * 24 * 3600},
    )
content = [image, *[{"type": "input_file", "file_id": fid} for fid in file_ids],
           {"type": "input_text", "text": EVIDENCE_PROMPT}]

Bu eğitim expires_after’ı yedi güne ayarladığı için, önbelleğe alınmış kimlikler yalnızca bu pencerede geçerlidir. expires_after olmadan, xAI yüklenen dosyaları siz silene kadar tutar.

Buradaki OpenAI SDK yanıtlarında, ek araması pdf_search ve pdf_browse adlı custom_tool_call öğeleri olarak göründü; kullanım bunları document_search_calls altında saydı. Bu, genel araç türü sözleşmesi değil, gözlenen davranıştır; bu yüzden döngü belgelenmiş kullanım sayaçlarını da kontrol eder.

Veri sayfaları incelemeyi nasıl değiştirir?

Belgeler, Adım 1’deki iki açık soruyu çözdü ve güç, ADC ve filtre bulgularını destekledi. Regülatör bulgusu, TLV700’ün 200 mA derecesini, ESP32-C3’ün 335 mA iletim tepesini ve 500 mA besleme önerisini kaynak gösterdi.

Filtre için Grok, R5 değişmeden her iki bant genişliği kuralını da karşılayacak kapasitör değerlerini çıkardı: kabaca 32 ila 81 nF. Her aldatmaca parça, bir gerekçeyle “kontrol edildi ve kabul edildi” altında yer aldı.

Adım 3: Grok 4.7 Kod Çalıştırma ile Hesaplamalar Nasıl Doğrulanır

Kod çalıştırma, OpenAI istemcisini kullandığınızda tools’a {"type": "code_interpreter"} olarak eklenen xAI’nin sunucu tarafı Python korumalı alanıdır. İstem bir kural ekler: sayıyla verilen her iddia, doğrulanmış sayılması için önce hesaplanmalıdır.

Daha önce bağlantısı verilen kod çalıştırma kılavuzu, korumalı alanın ağ erişimi olmadığını ve istekler arasında durum tutmadığını söyler. Birkaç veri sayfası sayısı için bu yeterlidir.

Grok hangi hesaplamaları kontrol etmeli?

Grok’tan güç bütçesini, ADC aralığını ve filtre bant genişliğini tek bir betikte kontrol etmesini isteyin. Devreler size göre değilse aşağıdaki çıktıyı atlayın; çıkarım bundan sonra gelir.

f=  100.0 Hz  |H|=0.157177  attenuation=16.0722 dB
fc required for <= 1 dB at 100 Hz: fc >= 196.5227 Hz
V_adc_fs = 3.0000 V
90% limit = 2.2500 V
required rating = max(headroom, mcu min) = 500.00 mA

196,5 Hz minimum kesim, filtre düzeltmesinin dayandığı sayıdır ve modelin aritmetiğine bırakılmak yerine kodla hesaplanır. En az zayıflatma tolerans köşesi bile 100 Hz’de 15 dB’den fazla kayıp yaşar; bu nedenle hüküm geçerlidir.

Adım 4: Grok 4.7 API Üzerinden Web’de Arama Yapabilir mi?

Evet. Web araması, iliştirilmiş belgelerin hâlâ güncel olup olmadığını kontrol eder; çünkü üreticiler bir modelin eğitim kesiminden sonra veri sayfalarını revize eder. Kanıtın birinci taraf kalması için resmi alanlarla sınırlayın.

tools = [
    {"type": "code_interpreter"},
    {"type": "web_search", "filters": {"allowed_domains": ["ti.com", "espressif.com"]}},
]

Daha önce bağlantısı verilen web arama kılavuzu,

gibi alt alan adları dahil olmak üzere en fazla beş allowed_domains izler. Ekli veri sayfaları güncel olsa bile bu adımı tutardım; çünkü yüklemenizden sonra yayımlanan bir revizyonu yakalayabilir.

Alıntılar neyi kanıtlar?

Grok, mevcut TI ürün sayfasını, ESP32-C3 dokümantasyonunu, donanım kontrol listesini ve ilgili herhangi bir errata’yı kaynak göstermelidir. Bu alıntıları, kaynağın kanıtı olarak ele alın; mühendislik sonucunun doğru olduğunun kanıtı olarak değil.

Alan filtreleri yine de alakasız bir sayfa döndürebilir. Her alıntının, hesaplamada kullanılan tam bileşeni ve sınırı desteklediğini kontrol edin.

Grok dosyalarda arıyor, hesaplıyor, kaynakları kontrol ediyor. Görsel: Yazar.

Adım 5: Grok 4.7 Fonksiyon Çağırma ile Bir Doğrulayıcı Nasıl Eklenir

verify_design() makinenizde çalışan sade bir Python fonksiyonudur ve bir revizyonun geçip geçmediğinin tek hakemidir. Grok, tasarım değerlerini fonksiyon çağrısı yoluyla önerir ve fonksiyon bunları sabit sınırlara göre kontrol eder.

VERIFY_DESIGN_TOOL = {
    "type": "function",
    "name": "verify_design",
    "description": "Deterministically check an EnviroNode revision against EN-REQ-001...",
    "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "revision": {"type": "string"},
            "regulator_part": {"type": "string"},
            "gain_rf_ohm": {"type": "number"},
            "gain_rg_ohm": {"type": "number"},
            "filter_r_ohm": {"type": "number"},
            "filter_c_nf": {"type": "number"},
        },
        "required": ["revision", "regulator_part", "gain_rf_ohm",
                     "gain_rg_ohm", "filter_r_ohm", "filter_c_nf"],
    },
}

Güç kapasitesi max((335 + 10) mA × 1.25, 500 mA) koşulunu karşılamalıdır. ADC için 1.0 V × (1 + Rf/Rg) 1.500 ile 2.250 mV arasında kalmalıdır. Filtre kontrolleri 100 Hz’de kaybı ölçer ve kesimi 500 Hz ile sınırlar; her kontrol bir değer, bir sınır ve geçer ya da kalır sonucu döndürür.

Araç şeması, Grok’a yalnızca hangi değerleri göndereceğini söyler. Çekirdek geçer-kalır mantığı olağan Python’dur:

import math

part = PARTS.get(regulator_part.strip().upper())
required_ma = max((335 + 10) * 1.25, 500)
power_ok = (
    part is not None
    and float(part["rated_iout_ma"]) >= required_ma
    and float(part["vin_max_v"]) >= 5.25
    and float(part["vout_v"]) == 3.3
)

gain = 1 + gain_rf_ohm / gain_rg_ohm
adc_mv = gain * 1000

fc = 1 / (2 * math.pi * filter_r_ohm * filter_c_nf * 1e-9)
loss_db = 10 * math.log10(1 + (100 / fc) ** 2)

checks = {
    "PWR-002": power_ok,
    "ADC-001": adc_mv <= 2250,
    "ADC-002": adc_mv >= 1500,
    "BW-001": loss_db <= 1.0,
    "BW-002": fc <= 500,
}
return {"all_pass": all(checks.values()), "checks": checks}

Tam fonksiyon ayrıca geçersiz değerleri reddeder ve her sonuçla birlikte ölçümler döndürür. Bunu bilinen iyi bir tasarım, bilinen kötü bir tasarım, bilinmeyen bir bileşen ve kıl payı durumla test edin.

Neden düzeltmeyi model değil de kod notlandırmalı?

Bileşen derecelerini modelin kontrolü dışında tutun. Modelin kendi akım derecesini sağlamasına izin vermezdim. Grok bir parça numarası gönderir ve fonksiyon derecelendirmeyi uygulamanın kataloğundan bulur.

Bir ajan, yanıtı kodun kontrol edebildiği durumlarda hem bir çözüm önermemeli hem de doğru olup olmadığına karar vermemelidir. Görev değiştiğinde verify_design() yerine bir test takımı veya şema kontrolü koyun. Doğrulayıcıyı yazmak ek iş gerektirir; ancak geçer ya da kalır sonucu modelin görüşüne bağlı değildir.

Adım 6: Devre Nasıl Yeniden Tasarlanır ve Doğrulanır

Grok’a tek bir hedef verin: her doğrulanmış ihlali makul en küçük değişiklik kümesiyle düzeltmek ve daha önce tanımlanan kontrol geçmeden tasarımı tamamlandı saymamak. Adım 3 ila 5’teki kanıtları ve araçları sağlayın, sonra bir istek sınırı belirleyin.

Burada, özetten gelen bağlam uyarısı önemlidir. Daha fazla tur eklemeden önce bunu çözün.

Neden dosya ağırlıklı döngüler bağlam sıkıştırma gerektirir?

Bir devam isteği, önceki araç sonuçlarını içerir ve belge aramaları çok metin döndürebilir. Başarısız prototipte, bir sonraki devam 1.116.321 belirtece ulaştı ve Grok 4.7’nin 500.000 belirteçlik penceresini aştı.

Bağlam sıkıştırma sınırı zaten aşmış bir isteği kurtaramaz. Düzeltilmiş döngü, bir sonraki isteği göndermeden önce her başarılı belge arama turunu sıkıştırır.

details = (response.usage.model_extra or {}).get(
    "server_side_tool_usage_details", {}
)
observed_attachment_call = any(
    item.type == "custom_tool_call"
    and item.name in {"pdf_search", "pdf_browse"}
    for item in response.output
)
used_documents = (
    details.get("document_search_calls", 0) > 0
    or observed_attachment_call
)

if used_documents:
    compacted = client.responses.compact(
        model="grok-4.7", input=history + list(response.output) + follow_up)
    history = list(compacted.output)  # pass the compaction item back unchanged
    # Compaction drops tool output, so restate the verifier's verdict ourselves.
    history.append({"role": "user", "content":
                    "verify_design results, exactly as returned: " + json.dumps(results)})
else:
    history = history + list(response.output) + follow_up
response = client.responses.create(model="grok-4.7", input=history, tools=TOOLS,
                                   store=False, prompt_cache_key=cache_key)

Son

satırını koruyun. Sıkıştırma ayrıntılı araç çıktısını düşürür; bu yüzden doğrulayıcı sonucunu yeniden belirtmek, bir sonraki yanıtın uydurulmuş veya karışmış kontrollerden kaçınmasına yardımcı olur. Her belge ağırlıklı turun ardından sıkıştırma, temkinli bir ritmdir; daha büyük bir sistem giriş belirteç eşiği kullanabilir.

Rev B doğrulamayı geçti mi?

Evet. Grok her başarısız alt sistemde bir parçayı değiştirdi: güç, ADC kazancı ve filtre bant genişliği. Diyagram tam olarak Rev A ve Rev B değerlerini gösterir.

Üç bileşen değişikliği Rev A’yı düzeltir. Görsel: Yazar.

Düzeltilen değerler daha sonra verify_design()’e gider. Her gereksinim için bir sonuç döndürür.

Düzeltilmiş tasarım tüm doğrulama kontrollerini geçer. Görsel: Yazar.

Başarısız bir sonuç bir function_call_output olarak geri gider; böylece Grok kontroller geçene veya istek sınırına ulaşılana kadar tasarımı revize edebilir.

Adım 7: Yapılandırılmış Bir Devre İncelemesi Nasıl Döndürülür

Yapılandırılmış çıktılar, ayrıştırmanız gereken düzyazı yerine bir şemayla eşleşen bir nesne döndürür. Aynı konuşmada bir Pydantic modeliyle client.responses.parse() çağrısı yapın; araç çağrılarını kapatın.

class Finding(BaseModel):
    violated_requirement: str
    severity: Literal["blocker", "major", "minor"]
    evidence: list[str]
    recommended_change: str
    verifier_result: Literal["pass", "fail", "not_verified"]

parsed = client.responses.parse(
    model="grok-4.7", input=history + [REPORT_REQUEST],
    text_format=DesignReview, tools=TOOLS, tool_choice="none", store=False,
)

Geçerli bir şema, içeriğin doğru olduğunun kanıtı değildir; bu yüzden doğrulayıcı sonuçlarını ekleyin ve Grok’a verifier_result’ı onlara dayandırmasını söyleyin. JSON ardından bir iş takipçisini veya insan onay kuyruğunu besleyebilir.

Yapılandırılmış inceleme ne raporladı?

Yapılandırılmış rapor, her orijinal kusuru çözüldü olarak işaretlemeli, doğrulayıcının döndürdüğü ölçülen değeri kaynak göstermeli ve test edilmemiş kaygıları open_risks altında tutmalıdır. Bu tasarım için bu kaygılar, tam olarak 500 mA tabanında duran bir regülatör ve Espressif’in önerisinden farklı bir ADC kapasitörü içerir.

Daha Yüksek Grok 4.7 Muhakeme Çabası Devre İncelemesini İyileştirir mi?

Daha yüksek çaba doğrulayıcı puanını artırmadı; ancak filtre düzeltmesinin kalitesini değiştirdi. Her seviye aynı şemayı, istemi, araçları ve istek sınırını aldı.

low direnci azalttı ve 1 µF kapasitörü korudu; doğrulayıcı dışında kapasitif yük ve yerleşme davranışı kaldı. Microchip’in kapasitif yük kılavuzu seri bir direncin kararlılığı iyileştirebileceğini söyler; bu sonuç düzeltmenin kararsız olduğunu kanıtlamaz; frekans yanıtı, adım yanıtı veya tezgâh testi çağrısı yapar. high bunun yerine kapasitörü değiştirdi; xhigh ise fazladan bir doğrulayıcı çağrısından sonra high ile aynı nihai değerleri seçti.

xhigh muhakeme ne zaman değer katar?

Bu tek karşılaştırma için, high daha iyi denge sağladı. xhigh’ın yaptığı ek doğrulayıcı çağrısı olmadan modellenmemiş yük kaygısından kaçındı. Seviye başına bir yürütme genel bir sıralama belirleyemez.

Grok 4.7 Devreyi Düzeltti mi?

Açılış sorusunun yanıtı, doğrulayıcının beş kontrolü dahilinde evettir. Tablo, önceki bulguları tek bir görünümde yoğunlaştırır.

• Görsel ve gereksinimler
  • Katkı: Görsel inceleme
  • Sonuç: Yalnızca şemanın kanıtlayabildiğini doğrular
• Veri sayfaları
  • Katkı: Üretici sınırları
  • Sonuç: İki açık soruyu bulguya dönüştürür
• Kod çalıştırma
  • Katkı: Kontrol edilmiş hesaplamalar
  • Sonuç: Güç ve filtre sorunlarını ölçer
• Web araması
  • Katkı: Güncel resmi kaynaklar
  • Sonuç: Ekli kanıtın güncel olup olmadığını kontrol eder
• Yerel doğrulayıcı
  • Katkı: Python’dan geçer ya da kalır
  • Sonuç: Yalnızca her kuralı geçen bir revizyonu kabul eder

Grok kodlanmış gereksinimleri düzeltti. Düzeltilen kartın elektriksel olarak eksiksiz veya üretime hazır olduğunu kanıtlamadı.

Bir kaygının kanıtı olup olmadığına belgeler karar verir. Bir revizyonun geçip geçmediğine Python karar verir. Akıcı düzyazı, ikisinin yerine geçemez.

İncelemeyi Streamlit’te izleyin

Streamlit kılavuzumuz burada kullanılan arayüzü açıklar. Akış kullanarak araç çağrılarını geldikçe gösterir, ardından doğrulayıcı kontrollerini ve son raporu gösterir.