Który model napędza edycje w Object Pascal?

Arraydeck nie dostarcza jednego, sztywno ustalonego modelu. Łączysz dostawcę AI przez standardowy endpoint API, uruchamiasz model na własnym komputerze lub korzystasz z modelu wbudowanego, a wybór możesz zmienić w dowolnym momencie, gdy zadanie wymaga czegoś innego.

Trzy sposoby połączenia z modelem

Dostawca AI w chmurze

Dostawcę AI w chmurze uzyskujesz przez standardowy endpoint API, który wpisujesz w aplikacji wraz ze swoim kluczem API. Rozwiązanie to sprawdza się przy dużych jednostkach, długich refaktoryzacjach i zadaniach, w których większy model lepiej radzi sobie z rozumowaniem. Konsekwencją jest kwestia prywatności. Prompt trafia do dostawcy, w tym tekst z dowolnego pliku odczytanego przez agenta, i jest przetwarzany zgodnie z jego regulaminem. Twój klucz API pozostaje na Twoim komputerze, a sekrety w wyjściu narzędzi są maskowane przed wysłaniem do modelu. Opłaty za usługę dostawcy są między Tobą a dostawcą.

Model uruchamiany lokalnie na Twoim komputerze

Model uruchamiany lokalnie na Twoim komputerze odpowiada na żądania z Twojej własnej maszyny. Sprawdza się przy prywatnym kodzie, szybkich drobnych edycjach i pracy, w której nic nie może opuścić komputera. Przy modelu lokalnym nic nie opuszcza maszyny, a czaty, foldery robocze i klucze API pozostają na komputerze. Ograniczeniem jest sprzęt. Mały model lokalny ma mniejsze okno kontekstowe i może wymagać krótszych jednostek lub jaśniejszych instrukcji, dlatego każdą różnicę (diff) czytaj z dodatkową ostrożnością.

Model wbudowany

Model wbudowany jest gotowy do użycia bez konieczności podłączania własnego endpointu. Wybierz go, gdy chcesz przetestować Arraydeck na pierwszym projekcie, przeczytać jednostkę lub poprosić o drobną zmianę. Jakość różni się w zależności od zadania, jak w przypadku każdego modelu, dlatego sprawdź diff przed akceptacją, uruchom komendę kompilacji i zostaw włączoną opcję Ask first. Później możesz podłączyć dostawcę chmurowego lub model lokalny w tych samych ustawieniach.

Co mówi przycisk Test

Naciśnij Test po wpisaniu endpointu, klucza lub nazwy modelu. Przycisk sprawdza endpoint i pokazuje czas odpowiedzi oraz okno kontekstowe. Czas odpowiedzi informuje, jak długo trwa odpowiedź z tego połączenia, co pomaga przy porównaniu dwóch modeli do tego samego zadania. Okno kontekstowe pokazuje, ile tekstu model może przyjąć jednocześnie, co ma znaczenie przy długiej jednostce z wieloma procedurami. Nieudany test oznacza zwykle błędny adres lub klucz, więc napraw ustawienia przed rozpoczęciem zadania.

Wybór modelu do zadania

Używaj większego modelu do refaktoryzacji, długich jednostek i złożonej logiki, a mniejszego do drobnych edycji, takich jak dodanie try ... finally lub zmiana nazwy procedury. Możesz mieszać je w jednym czacie. run_on_model wysyła pojedynczy trudny krok do większego modelu, podczas gdy reszta pracy pozostaje na wybranym przez Ciebie modelu, a task uruchamia pod-agenty, gdy części pracy mogą być wykonane równolegle. Dopasuj model do kroku i sprawdź okno kontekstowe za pomocą przycisku Test przed wklejeniem dużej jednostki.

Jakość różni się między modelami i zadaniami, a żaden model nie radzi sobie dobrze ze wszystkimi zadaniami. Czytaj każdą różnicę (diff), zbuduj projekt i uruchom testy przed akceptacją zmiany. Ask first zatrzymuje akcje przed ich wykonaniem, więc słaba odpowiedź dowolnego modelu kosztuje Cię tylko kilka sekund na przeczytanie zamiast zepsutej jednostki. Odrzuć diff i sformułuj ponownie żądanie, gdy nie pasuje.