Alege modelul AI din spatele editărilor tale shell
SeedSpindle pe Windows are nevoie de un model AI pentru a planifica și a scrie fiecare modificare. Poți conecta un furnizor AI cloud, un model care rulează pe PC-ul tău sau modelul integrat. Alegerea determină unde ajung prompturile tale și cât de mari pot fi sarcinile pe care agentul le poate gestiona.
Alege sursa modelului
Furnizor AI cloud
Un furnizor AI cloud se conectează printr-un endpoint API standard pe care îl introduci în setări. Agentul trimite promptul către acel furnizor, inclusiv textul oricărui fișier pe care îl citește, cum ar fi ~/.bashrc. Planifică-ți utilizarea în consecință. Confidențialitatea depinde de furnizorul ales, iar un fișier shell care conține secrete nu ar trebui trimis către un serviciu în care nu ai încredere. Un model cloud se potrivește pentru sarcini mari pe care un model local mic nu le poate gestiona, iar endpoint-ul se poate modifica oricând. Cheile API rămân pe PC-ul tău, iar prompturile ajung doar la endpoint-ul ales.
Model local pe PC
Un model care rulează local pe PC răspunde pe aceeași mașină pe care rulează SeedSpindle. Cu un model local, nimic nu părăsește calculatorul, deoarece promptul și fiecare fișier pe care agentul îl citește rămân pe PC. Acest lucru îl face potrivit pentru fișiere shell care conțin căi, nume de gazdă sau alte detalii pe care preferi să le păstrezi private. Hardware-ul contează. Un model mic poate fi mai lent sau mai puțin capabil pentru o sarcină lungă, așa că revizuiești fiecare diff cu atenție sporită și poți trimite un pas dificil către un model mai mare dacă decizi acest lucru.
Model integrat
Modelul integrat este gata de utilizare fără un endpoint propriu, ceea ce îl face cea mai rapidă modalitate de a începe. Instalezi SeedSpindle pentru Windows, deschizi un chat și îi dai agentului o primă sarcină, cum ar fi adăugarea unui alias ll. Nu sunt necesare setări API. Încearcă-l mai întâi. Dacă o sarcină pare prea dificilă, poți conecta un furnizor AI cloud sau un model local ulterior și poți continua lucrul în aceeași fereastră de chat, cu aceleași moduri de aprobare și aceeași revizuire a diff-urilor.
Testează conexiunea
Butonul Test verifică endpoint-ul introdus și afișează timpul de răspuns și fereastra de context a modelului. Rulează-l imediat ce adaugi un nou furnizor sau o nouă adresă locală, deoarece o cheie greșită sau o adresă greșită apar acolo înainte de a începe munca reală. Fereastra de context îți spune cât text poate prelua modelul într-o singură cerere, lucru important când atât ~/.bashrc, cât și istoricul chat-ului sunt lungi. Verifică o dată. Dacă timpul de răspuns pare lent, încearcă un model mai mic pentru editări mici și păstrează-l pe cel mare pentru pașii mai dificili. Testul nu modifică fișiere.
Alege modelul potrivit pentru sarcina ta
Folosește un model mai mare pentru refactorizări și logică complexă și unul mai mic pentru editări mici, cum ar fi adăugarea unui singur alias. Un model mai mare costă mai mult să fie executat sau necesită hardware mai puternic, așa că are sens să-l salvezi pentru pașii care îl necesită. Instrumentul run_on_model trimite un singur pas dificil către un model mai mare, în timp ce restul chat-ului continuă cu alegerea ta obișnuită. Gândește-te la dimensiune. O singură linie de alias necesită foarte puțină raționare, dar curățarea unui fișier lung cu mai multe funcții și multe alias-uri beneficiază de ajutor mai capabil, iar poți compara diff-urile propuse de fiecare model.
Calitatea modelelor variază între furnizori și configurațiile locale, așa că citește diff-ul înainte de a accepta orice. Ask first întrerupe acțiunile care modifică ceva, ceea ce îți oferă șansa de a respinge o linie care pare greșită. Plan only afișează planul fără a atinge un fișier. Ai încredere în diff, nu în model. Un model poate scrie un alias plauzibil care nu face ceea ce ai intenționat, iar doar revizuirea ta și un test într-un shell nou îți spun dacă funcționează.
