Какая модель управляет правками в Object Pascal
Arraydeck не имеет одной фиксированной модели. Вы подключаете облачного провайдера через стандартный API-эндпоинт, запускаете модель на своем ПК или используете встроенную, и можете менять выбор, когда задача требует иного.
Три способа подключения модели
Облачный ИИ-провайдер
Облачный ИИ-провайдер подключается через стандартный API endpoint, который вы вводите в приложении вместе с API-ключом. Это подходит для больших юнитов, длинных рефакторингов и задач, где более мощная модель рассуждает лучше. Последствия для конфиденциальности очевидны. Запрос отправляется провайдеру, включая текст из любого файла, который прочитает агент, и обрабатывается по условиям провайдера. Ваш API-ключ остается на ПК, а секреты в выводе инструментов маскируются перед отправкой в модель. Оплата услуг провайдера — между вами и провайдером.
Локальная модель на ПК
Локальная модель отвечает на запросы с вашей машины. Она подходит для приватного кода, быстрых мелких правок и работы, где ничего не должно покидать компьютер. С локальной моделью ничего не покидает ПК, а чаты, рабочие папки и API-ключи остаются на месте. Ограничением является «железо». У небольшой локальной модели меньше окно контекста, ей могут потребоваться более короткие юниты или четкие инструкции, поэтому читайте каждый diff с особой осторожностью.
Встроенная модель
Встроенная модель готова к использованию без вашего endpoint. Выберите ее, когда хотите попробовать Arraydeck на первом проекте, прочитать юнит или запросить небольшое изменение. Качество варьируется в зависимости от задачи, как и у любой модели, поэтому проверяйте diff перед принятием, запускайте команду сборки и оставляйте включенным Ask first. Позже вы можете подключить облачного провайдера или локальную модель в тех же настройках.
Что показывает кнопка Test
Нажмите Test после ввода endpoint, ключа или имени модели. Кнопка проверяет endpoint и показывает время ответа и окно контекста. Время ответа показывает, сколько времени занимает ответ от этого подключения, что помогает при сравнении двух моделей на одной задаче. Окно контекста показывает, сколько текста модель может принять за один раз, что важно для длинного юнита со множеством процедур. Неудачный тест обычно означает неверный адрес или ключ, поэтому исправьте настройки перед началом задачи.
Выбор модели для задачи
Используйте более мощную модель для рефакторинга, длинных юнитов и сложной логики, а более легкую — для мелких правок, таких как добавление try ... finally или переименование процедуры. Вы можете смешивать их в одном чате. run_on_model отправляет один сложный шаг более мощной модели, в то время как остальная работа остается на выбранной вами модели, а task запускает субагентов, когда части работы могут выполняться параллельно. Соотносите модель с шагом и проверяйте окно контекста с помощью кнопки Test перед вставкой большого юнита.
Качество различается между моделями и задачами, и ни одна модель не справляется со всеми задачами идеально. Читайте каждый diff, собирайте проект и запускайте тесты перед принятием изменений. Ask first делает паузу перед действиями, которые что-то меняют, поэтому слабый ответ от любой модели обойдется вам в несколько секунд чтения вместо сломанного юнита. Отклоните diff и перефразируйте запрос, если он не подходит.
