서버 파일을 편집할 모델을 연결하세요

VarintKeel은 단계별 계획을 세우기 위해 모델이 필요합니다. 표준 API 엔드포인트를 통해 클라우드 AI 제공자를 사용하거나, PC에서 실행되는 로컬 모델을 선택하세요. 또는 별도의 엔드포인트 설정 없이 바로 사용할 수 있는 내장 모델을 사용할 수도 있습니다. 테스트를 누른 후, 작은 작업부터 에이전트에 부여하세요.

모델 연결 방법 세 가지

클라우드 AI 제공자

클라우드 AI 제공자는 앱에 한 번 입력한 표준 API 엔드포인트를 통해 접근합니다. 여러 파일을 아우르는 복잡한 작업, 예를 들어 긴 로그를 설정 파일 및 폴더 구조와 비교하는 작업에 적합합니다. 클라우드 모델을 사용할 경우 프롬프트와 에이전트가 읽는 파일 텍스트가 해당 제공자로 전송됩니다. 반면 로컬 모델은 데이터가 PC 외부로 나가지 않습니다. API 키는 PC에 남아 있으며, 도구 출력의 비밀 정보는 모델에 전달되기 전에 마스킹됩니다. 제공자가 API 사용료를 별도로 청구할 수 있으므로 약관을 먼저 확인하세요.

PC 내장 모델

PC에서 실행되는 모델은 로그, 설정 등이 외부로 나가는 것을 원치 않는 사용자에게 적합합니다. 로컬 모델을 사용하면 로그와 설정이 PC 내부에 그대로 유지됩니다. 대신 자체 하드웨어 성능을 사용하게 되며, 작은 로컬 모델이 여러 줄로 이루어진 긴 로그보다 enshrouded_server.json의 단일 필드 수정 작업에서 더 효율적으로 작동할 수 있습니다. 작은 작업부터 시작하여 점차 난이도를 높여보세요.

내장 모델

내장 모델은 별도의 엔드포인트 설정 없이 바로 사용할 수 있어, 다운로드 후 첫 작업까지 가장 짧은 경로를 제공합니다. 앱을 열고 서버 폴더를 선택한 후, enshrouded_server.json의 필드 읽기 및 목록 생성과 같은 작은 작업을 요청하세요. 반환된 결과를 확인하세요. 나중에 클라우드 또는 로컬 모델을 추가하여 동일한 작업을 부여함으로써 어떤 모델이 파일에 더 적합한지 비교할 수 있습니다.

테스트 버튼이 알려주는 정보

테스트 버튼은 입력한 엔드포인트를 확인합니다. 모델의 응답 시간과 컨텍스트 창(모델이 한 번의 요청으로 처리할 수 있는 텍스트 양)을 보여줍니다. 새 엔드포인트를 붙여넣은 후, 또는 응답이 느리게 느껴질 때 다시 실행하세요. 짧은 응답 시간은 여러 파일을 읽는 채팅에 도움이 되며, 작은 컨텍스트 창은 긴 로그를 grep 등을 사용해 첫 오류 행부터 부분적으로 읽어야 함을 의미합니다. 테스트가 실패하면 엔드포인트 주소와 키를 확인하세요.

작업에 맞는 모델 선택

로그, 설정 파일 및 폴더 구조를 함께 읽어야 하는 등 여러 파일을 아우르는 작업에는 더 큰 모델을 사용하세요. enshrouded_server.json의 slotCount와 같은 단일 필드 변경에는 작은 모델로도 충분합니다. run_on_model 도구는 복잡한 단계를 큰 모델에 보내므로, 어려운 작업 하나를 위해 일상적인 선택을 바꿀 필요가 없습니다. 작은 작업부터 시작하세요. 결정하기 전에 동일한 작업에서의 결과를 비교하세요.

모델 간 품질 차이가 있으므로, diff(차이점)가 모델의 자신감보다 더 정확한 확인 수단입니다. Ask first를 사용해 변경을 일으킬 작업 전에 일시 정지하고, 제안된 줄을 읽은 후 이해하지 못하는 부분은 거부하세요. Plan only(계획만)는 익숙하지 않은 폴더를 처음 살펴볼 때 적합합니다. 이 모드는 계획만 작성하고 아무것도 실행하지 않습니다. 서버 시작을 통해 모든 변경 사항을 테스트하세요.