Яка модель керуватиме редагуванням вашого Object Pascal
Arraydeck не постачається з одним фіксованим «мозком». Ви підключаєте хмарного постачальника AI через стандартний API endpoint, запускаєте модель на власному ПК або використовуєте вбудовану модель, і можете змінювати вибір щоразу, коли завдання вимагає чогось іншого.
Три способи підключення моделі
Хмарний AI-постачальник
Хмарний AI-постачальник доступний через стандартний API endpoint, який ви вводите в додаток разом із вашим API-ключем. Це підходить для великих модулів, довгих рефакторингів та завдань, де більша модель краще міркує. Наслідки для приватності очевидні. Запит надходить постачальнику, включаючи текст із будь-якого файлу, який читає агент, і обробляється згідно з умовами цього постачальника. Ваш API-ключ залишається на вашому ПК, а секрети в результаті інструментів приховуються перед надходженням до моделі. Оплата послуг постачальника відбувається між вами та постачальником.
Модель, що працює локально на вашому ПК
Модель, що працює локально на вашому ПК, обробляє запити з вашої власної машини. Це підходить для приватного коду, швидких дрібних редагувань та роботи, де ніщо не має залишати комп'ютер. З локальною моделлю ніщо не залишає машину, а чати, робочі папки та API-ключі залишаються на ПК. Обмеженням є апаратне забезпечення. Невелика локальна модель має менше вікно контексту і може вимагати коротших модулів або чіткіших інструкцій, тому читайте кожну diff з додатковою обережністю.
Вбудована модель
Вбудована модель готова до використання без вашого власного endpoint. Оберіть її, коли хочете спробувати Arraydeck на першому проєкті, прочитати модуль або попросити невелике змінення. Якість варіюється залежно від завдання, як і будь-яка інша модель, тому переглядайте diff перед прийняттям, запускайте команду збірки та тримайте увімкненою функцію Ask first. Пізніше ви можете підключити хмарного постачальника або локальну модель у тих самих налаштуваннях.
Що показує кнопка Test
Натисніть Test після введення endpoint, ключа або назви моделі. Кнопка перевіряє endpoint і показує час відповіді та вікно контексту. Час відповіді показує, скільки часу займає відповідь з цього з'єднання, що допомагає при порівнянні двох моделей на одному завданні. Вікно контексту показує, скільки тексту модель може сприйняти одночасно, що важливо для довгого модуля з багатьма процедурами. Невдалий тест зазвичай означає неправильну адресу або ключ, тому виправте налаштування перед початком завдання.
Вибір моделі для завдання
Використовуйте більшу модель для рефакторингу, довгих модулів та складної логіки, а меншу — для дрібних редагувань, таких як додавання try ... finally або перейменування процедури. Ви можете змішувати їх у одному чаті. run_on_model надсилає один складний крок до більшої моделі, тоді як решта роботи залишається на обраній вами моделі, а task запускає субагентів, коли частини роботи можуть виконуватися паралельно. Співвідношіть модель до кроку та перевіряйте вікно контексту за допомогою кнопки Test перед тим, як вставити великий модуль.
Якість відрізняється між моделями та завданнями, і жодна модель не виконує кожне завдання ідеально. Читайте кожну diff, збирайте проєкт та запускайте тести перед прийняттям зміни. Ask first призупиняє дії перед змінами, тому слабка відповідь від будь-якої моделі коштує вам кілька секунд читання замість зламаного модуля. Відхиліть diff та сформулюйте запит знову, якщо він не підходить.
