サーバーファイルの編集を担当するモデルを接続

VarintKeelはステップを計画するためにモデルが必要です。標準のAPI endpointを介してクラウドAIプロバイダを使用するか、PC上で動作するモデル、または独自のendpointが不要な内蔵モデルを使用します。その後、[テスト]ボタンを押して、まず小さなタスクをエージェントに与えてみてください。

モデルを接続する3つの方法

クラウドAIプロバイダ

クラウドAIプロバイダは、アプリに1回だけ入力する標準のAPI endpointを介してアクセスできます。これは、長いログと設定ファイル、フォルダ構造を比較するなど、複数のファイルにまたがる重いタスクに適しています。クラウドモデルの場合、プロンプトとエージェントが読み取るファイルテキストはそのプロバイダに送信されます。ローカルモデルの場合、データはPCから一切外出ません。APIキーはPC上に残り、ツール出力内の機密情報はモデルに送信される前にマスクされます。プロバイダはAPIに対して別途課金する場合がありますので、まず利用規約をお読みください。

PC上のモデル

ログや設定がマシンから外出さないことを望む人にとって、PC上で動作するモデルが適しています。ローカルモデルを使用すると、データはPCから一切外出ません。そのため、ログや設定はローカルに留まります。その代償として自前のハードウェアを使用することになり、小さなローカルモデルの方が、多くの行を含む長いログよりも、enshrouded_server.json内の1つのフィールドの編集を適切に処理できる場合があります。まず小さなタスクを試してみて、それから難しいタスクを与えてください。

内蔵モデル

内蔵モデルは独自のendpointがなくても使用準備が整っているため、ダウンロードから最初のタスクへの最短ルートです。アプリを開き、サーバーフォルダを選択して、enshrouded_server.jsonを読み込んでフィールドを一覧表示するなど、小さなことを依頼してください。返ってきたカードを確認します。後でクラウドモデルやローカルモデルを追加し、両方に同じタスクを与えることで、どちらがあなたのファイルにより適しているかを確認できます。

[テスト]ボタンが示すもの

[テスト]ボタンは、入力したendpointを確認します。モデルの応答時間とコンテキストウィンドウ（1回のリクエストでモデルが処理できるテキストの量）を表示します。新しいendpointを貼り付けた後、また応答が遅いと感じた時に実行してください。チャットが多くのファイルを読み込む際には短い応答時間が役立ち、コンテキストウィンドウが小さい場合は、grepを使って最初のエラー行など、長いログを分割して読み取る必要があります。テストが失敗した場合は、endpointのアドレスとキーを確認してください。

タスクに適したモデルを選択

タスクが複数のファイルにまたがる場合（例えば、ログ、設定ファイル、フォルダ構造を一緒に読み込んでから修正を提案する場合など）は、より大きなモデルを使用してください。enshrouded_server.json内のslotCountのような1つのフィールドを変更するだけでは、小さなモデルで十分です。run_on_modelツールは重いステップを大きなモデルに送信するため、1つの難しいタスクのために日常の選択を変更する必要はありません。小さく始めてください。決定する前に、同じタスクでの結果を比較してください。

モデルによって品質は異なるため、diffがチェック基準であり、モデルの自信度は基準ではありません。Ask firstを使用して、何かを変更するアクションの前に一時停止し、提案された行を読み、理解できないものは却下してください。Plan onlyは、見慣れないフォルダを初めて確認する場合に適しています。これは計画を書き出し、何も実行しないためです。サーバーを起動して、変更をすべてテストしてください。