Wähle das Modell, das deine Logs und Konfigurationen liest

Cascadia Merge sendet deine Anfrage an ein Modell, und das Modell entscheidet, welches Tool als Nächstes aufgerufen werden soll. Du wählst das Modell, und diese Wahl bestimmt, wohin deine Eingabe geht. Die Tools bleiben gleich, von read_file und grep bis hin zu Shell, egal welches Modell du anschließt.

Wohin deine Eingabe geht

Cloud-KI-Anbieter

Ein Cloud-KI-Anbieter verbindet sich über einen Standard-API-Endpunkt, den du in der App zusammen mit deinem eigenen API-Schlüssel eingibst. Bei einem Cloud-Modell geht deine Eingabe zu diesem Anbieter, ebenso wie der Text jeder Datei, die der Agent liest, z. B. ein Server-Log oder serverconfig.json. Halte das Server-Passwort aus dem Chat, wenn du nicht möchtest, dass der Anbieter es sieht. Geheimnisse in der Tool-Ausgabe werden maskiert, bevor sie das Modell erreichen, und Eingaben gehen nur an den Endpunkt, den du auswählst. Dein API-Schlüssel bleibt auf deinem PC. Der Anbieter kann für seine eigene Nutzung unter seinen eigenen Bedingungen berechnen. Wähle ein Cloud-Modell, wenn du bereits ein Konto bei einem Anbieter hast.

Modell auf deinem eigenen PC

Ein lokal auf deinem PC laufendes Modell ist die Wahl für deine privatsten Daten. Bei einem lokalen Modell verlässt nichts die Maschine: deine Eingabe und der Text der Dateien, die der Agent liest, bleiben auf deinem PC. Der Agent führt weiterhin dieselben Tools aus, und jede Aktion erscheint weiterhin als Karte mit ihrem tatsächlichen Ergebnis. Die Websuche ist optional, und wenn du sie nutzt, wird eine Suchanfrage gesendet; die anderen optionalen Netzwerkfunktionen werden auf der Datenschutzseite beschrieben. Ein lokales Modell eignet sich für Arbeiten an einer Konfigurationsdatei, die dein Server-Passwort enthält, oder für jede andere Aufgabe, bei der du den Dateitext nicht an einen Anbieter senden möchtest.

Integriertes Modell

Das integrierte Modell ist ohne deinen eigenen Endpunkt sofort einsatzbereit, was es zum kürzesten Weg zu einer ersten Sitzung macht. Es eignet sich, um zu lernen, wie die Karten, die Diffs und die drei Genehmigungsmodi funktionieren, bevor du etwas anderes anschließt: Bitte es, den Datenordner mit list_dir aufzulisten, und dann serverconfig.json mit read_file zu lesen. Du kannst jederzeit ein Cloud- oder ein lokales Modell anschließen. Die Karten sehen unabhängig vom verwendeten Modell gleich aus, sodass du einen kleinen Job mit zwei Modellen ausführen und die Antworten nebeneinander vergleichen kannst.

Verbindung mit der Schaltfläche Test prüfen

Die Schaltfläche Test überprüft einen Endpunkt, zeigt die Antwortzeit und das Kontextfenster an. Das Kontextfenster ist die Menge an Text, die ein Modell auf einmal lesen kann, also sagt es dir, ob ein langes Server-Log wahrscheinlich passt. Führe den Test aus, nachdem du einen Endpunkt eingegeben hast, und erneut, nachdem du ihn geändert hast. Die Antwortzeit ist die Zeit, die das Modell benötigt, um auf eine kurze Testanfrage zu antworten, was hilfreich ist, wenn du zwei Anbieter vergleichst. Das Ergebnis beschreibt nur die Verbindung. Es sagt nichts darüber aus, wie gut das Modell deine Dateien liest, also liest du die Karten weiterhin selbst, und ein kleiner Testjob, wie das Auflisten des Mods-Ordners, sagt dir mehr.

Modellwahl für eine Serveraufgabe

Ein größeres Modell ist eine vernünftige Wahl für ein langes Log oder für eine Änderung, die mehrere Dateien betrifft, und ein kleineres Modell reicht für eine kleine Bearbeitung wie das Ändern von MaxClients in serverconfig.json. Das Tool run_on_model sendet einen einzelnen harten Schritt an ein größeres Modell, während der Rest der Sitzung beim gewählten Modell bleibt. Das Tool task startet Sub-Agents, die parallel an separaten Dateien arbeiten, z. B. die Konfigurationsdatei und den Mods-Ordner, und jeder Sub-Agent meldet sich im Chat zurück. Teile große Jobs auf. Kürzere Eingaben sind für jedes Modell einfacher, und die Qualität unterscheidet sich weiterhin zwischen den Modellen.

Die Qualität variiert zwischen Modellen und Anbietern, und ein Modell kann ein Log falsch lesen oder einen falschen Wert vorschlagen, also lies den Diff, bevor du eine Änderung akzeptierst. Ask first pausiert vor Aktionen, die etwas ändern, und zeigt den Diff zur Annahme, Plan only schreibt die Schritte als Plan und führt nichts aus, und Auto-run handelt sofort. Cascadia Merge führt deine Tools aus. Es macht ein Modell nicht korrekter, und es ersetzt keinen Test auf einer Kopie deiner Speicherstände.