Conectează modelul care va edita fișierele serverului
VarintKeel are nevoie de un model pentru a-și planifica pașii. Folosește un furnizor AI cloud printr-un endpoint API standard, un model care rulează pe PC-ul tău sau modelul integrat, gata de utilizare fără un endpoint propriu. Apasă apoi pe Test și dă agentului o sarcină mică la început.
Trei moduri de a conecta un model
Furnizor AI cloud
Un furnizor AI cloud se accesează printr-un endpoint API standard pe care îl introduci o singură dată în aplicație. Este potrivit pentru sarcini complexe care implică mai multe fișiere, cum ar fi compararea unui jurnal lung cu fișierul de configurare și structura de foldere. Cu un model cloud, promptul tău și textul fișierelor citite de agent ajung la acel furnizor; cu un model local, nimic nu părăsește PC-ul tău. Cheile tale API rămân pe PC, iar detaliile sensibile din ieșirea instrumentelor sunt redactate înainte să ajungă la model. Un furnizor poate percepe taxe separate pentru API-ul său, așa că citește mai întâi termenii și condițiile.
Model pe PC-ul tău
Un model care rulează pe PC-ul tău este potrivit pentru cei care nu vor ca jurnalele, setările sau căile să iasă din mașină. Cu un model local, nimic nu părăsește PC-ul tău, așa că jurnalele și setările tale rămân locale. Plătești pentru asta cu hardware-ul tău, iar un model local mic poate gestiona mai bine o editare pe un singur câmp în enshrouded_server.json decât un jurnal lung cu multe linii. Încearcă mai întâi o sarcină mică, apoi dă-i una mai grea.
Model integrat
Modelul integrat este gata de utilizare fără un endpoint propriu, așa că este calea cea mai scurtă de la descărcare la prima sarcină. Deschide aplicația, alege folderul serverului și cere-i să citească enshrouded_server.json și să listeze câmpurile acestuia. Revizuiește cardul care vine înapoi. Poți adăuga ulterior un model cloud sau local și să le dai aceeași sarcină, ceea ce îți arată care se potrivește mai bine fișierelor tale.
Ce îți spune butonul Test
Butonul Test verifică endpoint-ul pe care l-ai introdus. Afișează timpul de răspuns și fereastra de context a modelului, adică cât text poate procesa modelul într-o singură cerere. Rulează-l după ce ai lipit un endpoint nou și din nou când răspunsurile par lente. Un timp de răspuns scurt ajută când un chat citește multe fișiere, iar o fereastră de context mică înseamnă că un jurnal lung ar trebui citit în părți, de exemplu cu grep pentru prima linie de eroare. Dacă testul eșuează, verifică adresa endpoint-ului și cheia ta.
Alege un model pentru sarcină
Folosește un model mai mare când o sarcină implică mai multe fișiere, de exemplu când un jurnal, fișierul de configurare și structura de foldere trebuie citite împreună înainte de a propune o remediere. Un model mai mic este suficient pentru a modifica un singur câmp, cum ar fi slotCount, în enshrouded_server.json. Instrumentul run_on_model trimite un pas complex către un model mai mare, așa că nu trebuie să îți schimbi alegerea zilnică pentru o sarcină dificilă. Începe mic. Compară rezultatele pe aceeași sarcină înainte de a decide.
Calitatea variază între modele, așa că diff-ul este verificarea ta, nu încrederea modelului. Folosește Ask first pentru a te opri înainte de orice acțiune care modifică ceva, citește liniile propuse și respinge ceea ce nu înțelegi. Plan only este potrivit pentru o primă privire într-un folder necunoscut, deoarece scrie un plan și nu execută nimic. Testează fiecare modificare pornind serverul.
