Který model by měl vést úpravy Object Pascal

Arraydeck nemá jeden pevný mozek. Připojíte cloudového poskytovatele AI přes standardní API endpoint, spustíte model na vlastním PC nebo použijete vestavěný model a výběr můžete kdykoliv změnit, pokud úkol vyžaduje něco jiného.

Tři způsoby připojení modelu

Cloudový poskytovatel AI

K cloudovému poskytovateli AI se přistupuje přes standardní API endpoint, který zadáte do aplikace spolu s vaším API klíčem. Vhodný je pro velké jednotky, dlouhé refaktorování a úkoly, kde lépe uvažuje větší model. Důsledky pro soukromí jsou jasné. Prompt se odešle poskytovateli, včetně textu z jakéhokoliv souboru, který agent přečte, a zpracovává se podle podmínek tohoto poskytovatele. Váš API klíč zůstává na vašem PC a tajemství ve výstupu nástroje jsou před odesláním do modelu anonymizována. Účtování služby poskytovatele je mezi vámi a poskytovatelem.

Model běžící lokálně na vašem PC

Model běžící lokálně na vašem PC odpovídá na požadavky z vašeho vlastního stroje. Vhodný je pro soukromý kód, rychlé malé úpravy a práci, kde nesmí nic opustit počítač. S lokálním modelem nic neopustí stroj a chaty, pracovní složky a API klíče zůstanou na PC. Limitem je hardware. Malý lokální model má menší kontextové okno a může vyžadovat kratší jednotky nebo jasnější pokyny, takže každý diff čtěte s extra péčí.

Vestavěný model

Vestavěný model je připraven k použití bez vlastního endpointu. Vyberte ho, když chcete vyzkoušet Arraydeck na prvním projektu, přečíst jednotku nebo požádat o malou změnu. Kvalita se liší podle úkolu jako u každého modelu, takže před přijetím diffu zkontrolujte build příkaz a nechte zapnuté Ask first. Cloudového poskytovatele nebo lokální model můžete připojit později ve stejném nastavení.

Co vám řekne tlačítko Test

Stiskněte Test po zadání endpointu, klíče nebo názvu modelu. Tlačítko zkontroluje endpoint a zobrazí dobu odezvy a kontextové okno. Doba odezvy vám řekne, jak dlouho trvá odpověď z tohoto připojení, což pomáhá při srovnání dvou modelů na stejném úkolu. Kontextové okno ukazuje, kolik textu model dokáže přijmout najednou, což je důležité pro dlouhou jednotku s mnoha procedurami. Selhání testu obvykle znamená špatnou adresu nebo klíč, takže před zahájením úkolu opravte nastavení.

Výběr modelu pro úkol

Použijte větší model pro refaktorování, dlouhé jednotky a složitou logiku a menší pro malé úpravy, jako je přidání try ... finally nebo přejmenování procedury. Můžete je míchat v jednom chatu. run_on_model pošle jeden náročný krok k většímu modelu, zatímco zbytek práce zůstává na modelu, který jste vybrali, a task spouští sub-agenty, když části práce mohou běžet paralelně. Přizpůsobte model kroku a zkontrolujte kontextové okno s tlačítkem Test před vložením velké jednotky.

Kvalita se liší mezi modely a mezi úkoly a žádný model nezvládne každý úkol dokonale. Čtěte každý diff, sestavte projekt a spusťte testy před přijetím změny. Ask first pozastaví akce, které něco mění, takže slabá odpověď od jakéhokoliv modelu vás bude stát jen pár sekund čtení místo rozbité jednotky. Odmítněte diff a přeformulujte požadavek, když nesedí.