Collega un modello IA a SentryEdit
SentryEdit non ti lega a un solo modello. Scegli un provider di IA nel cloud, un modello che gira in locale sul tuo PC o il modello integrato, e l'agente lo usa per pianificare le modifiche ai tuoi file Verse. La tua scelta decide dove vanno i tuoi prompt.
Tre modi per collegarsi
Un provider di IA nel cloud
Collega un modello ospitato tramite un endpoint API standard. Va bene per i grandi refactoring che toccano più file .verse, perché i modelli grandi gestiscono bene un contesto lungo. I tuoi prompt viaggiano verso il provider che hai scelto, mentre chat, cartelle di progetto e chiavi API restano sul tuo PC. Il provider può far pagare a parte.
Un modello sul tuo PC
Fai girare un modello in locale e punta SentryEdit sul suo endpoint. Va bene per i progetti privati e le sessioni offline, e niente lascia il tuo computer. Velocità e qualità dipendono dal tuo hardware, quindi per cominciare vanno meglio le piccole modifiche e le spiegazioni di un singolo file.
Il modello integrato
SentryEdit include un modello che non richiede un endpoint API, quindi puoi provare subito l'agente su un piccolo file Verse. Va bene per i primi esperimenti con 1 file e 1 attività. Controlla le sue risposte come quelle di qualsiasi altro e passa a un modello più grande per i lavori più impegnativi.
Controlla la connessione con Test
Il pulsante Test invia una breve richiesta al tuo endpoint e riporta due valori: il tempo di risposta e la finestra di contesto. La finestra di contesto è la quantità di testo che il modello riesce a leggere in una volta. I file .verse grandi e le chat lunghe ne richiedono una più ampia, quindi controllala prima di iniziare.
Scegliere un modello per l'attività
Usa un modello più grande per refactoring, logica complicata e modifiche su molti file. Usane uno più piccolo per le piccole modifiche, come rinominare un campo o aggiungere una riga Print. SentryEdit può anche mandare un passo difficile a un modello più grande con run_on_model, mentre il resto resta sul modello che hai scelto.
La qualità cambia da un modello all'altro. Leggi ogni diff, tieni attivo Ask first e prova il risultato in UEFN. Nessun modello ha ragione il 100 per cento delle volte.
