シェル編集を支えるAIモデルを選択

Windows版SeedSpindleが変更を計画し、記述するにはAIモデルが必要です。クラウドAIプロバイダ、PC上のローカルモデル、または内蔵モデルを接続できます。この選択により、プロンプトが送信される場所とエージェントが処理できるタスクの規模が決まります。

モデルのソースを選択

クラウドAIプロバイダ

クラウドAIプロバイダは、設定に入力する標準APIエンドポイントを通じて接続します。エージェントはプロンプトをそのプロバイダに送信し、~/.bashrcなどの読み取るファイルのテキストも含めます。利用計画はこの点に基づいて立ててください。プライバシーは選択したプロバイダに依存するため、秘密情報が含まれるシェルファイルを信頼できないサービスに送信すべきではありません。クラウドモデルは小さなローカルモデルでは処理できない大規模なタスクに適しており、エンドポイントはいつでも変更できます。APIキーはPC上に残り、プロンプトは選択したエンドポイントにのみ送信されます。

PC上のローカルモデル

PC上でローカルに実行されるモデルは、SeedSpindleが実行されているのと同じマシン上で応答します。ローカルモデルでは、プロンプトとエージェントが読み取るすべてのファイルがPC内に留まるため、データは外部に流出しません。これは、パス、ホスト名、または他の詳細をプライベートに保持したいシェルファイルに適しています。ハードウェアが重要です。小さなモデルは長時間のタスクで遅くなったり、能力が不足したりする可能性があるため、各差分を注意深く確認し、必要に応じて大きなモデルに単一の複雑なステップを送信することもできます。

内蔵モデル

内蔵モデルは独自のエンドポイントなしで利用可能であり、最も迅速なスタート方法です。Windows版SeedSpindleをインストールし、チャットを開いて、llエイリアスの追加など最初のタスクをエージェントに指示します。API設定は不要です。まず試してみてください。タスクが難しすぎる場合は、クラウドAIプロバイダやローカルモデルを後で接続し、同じチャットウィンドウ、同じ承認モード、同じ差分レビューで作業を継続できます。

接続をテスト

テストボタンは入力したエンドポイントを確認し、モデルの応答時間とコンテキストウィンドウを表示します。新しいプロバイダや新しいローカルアドレスを追加した直後に実行してください。間違ったキーやアドレスは、実際の作業を開始する前にここで表示されます。コンテキストウィンドウは、モデルが1回のリクエストで処理できるテキストの量を示し、~/.bashrcとチャット履歴の両方が長い場合に重要です。一度確認してください。応答時間が遅い場合は、小さな編集には小さなモデルを試み、より大きなモデルは複雑なステップに保持してください。テストはファイルを変更しません。

タスクに合ったモデルを選択

リファクタリングや複雑なロジックには大きなモデルを、エイリアスの追加などの小さな編集には小さなモデルを使用してください。大きなモデルは実行コストが高く、または強力なハードウェアを必要とするため、必要なステップに温存するのが理にかなっています。run_on_modelツールは、チャットの残りの部分は通常の選択で続行する中で、1つの複雑なステップを大きなモデルに送信します。サイズについて考えてください。単一のエイリアス行には非常に少ない推論しか必要ありませんが、複数の関数と多くのエイリアスを含む長いファイルの整理には、より高度な支援が役立ちます。各モデルが提案する差分を比較できます。

モデルの品質はプロバイダやローカル環境によって異なるため、受け入れる前に差分を読んでください。「Ask first」は変更を行う前に一時停止し、誤って見える行を拒否する機会を提供します。「Plan only」はファイルに触れることなく計画のみを表示します。モデルではなく差分を信頼してください。モデルは意図した動作をしないかもしれないが、論理的に見えるエイリアスを書くことがあります。それが機能するかどうかは、あなたのレビューと新しいシェルでのテストによってのみ判断できます。