로그와 설정 파일을 읽는 모델을 선택하세요

Cascadia Merge는 요청을 모델에 보내고, 모델이 다음에 호출할 도구를 결정합니다. 모델을 선택하면 프롬프트 텍스트의 경로가 달라집니다. read_file과 grep부터 Shell까지 도구는 연결한 모델과 관계없이 동일하게 작동합니다.

프롬프트 텍스트의 이동 경로

클라우드 AI 제공업체

클라우드 AI 제공업체는 표준 API 엔드포인트를 통해 연결되며, 이 엔드포인트와 API 키를 앱에 입력해야 합니다. 클라우드 모델을 사용하면 프롬프트 텍스트와 agent가 읽는 파일(서버 로그나 serverconfig.json 등)의 텍스트가 해당 제공업체로 전송됩니다. 제공업체가 내용을 확인하지 않게 하려면 서버 비밀번호를 채팅에 넣지 마세요. 도구 출력의 비밀 정보는 모델에 전달되기 전에 가려지며, 프롬프트는 선택한 엔드포인트로만 전송됩니다. API 키는 내 PC에 남아 있습니다. 제공업체는 자체 약관에 따라 사용料을 청구할 수 있습니다. 이미 제공업체 계정이 있다면 클라우드 모델을 선택하세요.

내 PC의 모델

내 PC에서 실행되는 로컬 모델은 가장 민감한 데이터를 처리할 때 적합합니다. 로컬 모델에서는 데이터가 외부로 나가지 않습니다: 프롬프트 텍스트와 agent가 읽는 파일의 텍스트가 모두 내 PC에 남아 있습니다. agent는 여전히 동일한 도구를 실행하며, 모든 작업은 실제 결과와 함께 카드 형태로 표시됩니다. 웹 검색은 선택 사항이며, 이를 사용할 경우 검색 쿼리가 전송됩니다. 기타 선택적 네트워크 기능은 개인정보 보호 페이지에서 확인할 수 있습니다. 서버 비밀번호가 포함된 설정 파일 작업이나 파일 텍스트를 제공업체에 보내기 싫은 작업에는 로컬 모델이 적합합니다.

내장 모델

내장 모델은 별도의 엔드포인트 설정 없이 바로 사용할 수 있어 첫 세션으로 가는 가장 빠른 경로입니다. 다른 연결 없이 카드, diff 및 세 가지 승인 모드의 동작을 학습할 때 적합합니다. list_dir로 데이터 폴더를 나열한 후, read_file로 serverconfig.json을 읽어보세요. 원하는 때에 클라우드 또는 로컬 모델을 연결할 수 있습니다. 어떤 모델을 사용하든 카드의 모양은 동일하므로, 두 모델을 사용해 작은 작업을 수행하고 답변을 나란히 비교할 수 있습니다.

테스트 버튼으로 연결 확인

테스트 버튼은 엔드포인트를 확인하고 응답 시간과 컨텍스트 윈도우를 표시합니다. 컨텍스트 윈도우는 모델이 한 번에 읽을 수 있는 텍스트의 양이므로, 긴 서버 로그가 맞을지 여부를 알 수 있습니다. 엔드포인트를 입력한 후와 변경한 후에 테스트를 실행하세요. 응답 시간은 모델이 짧은 테스트 요청에 응답하는 데 걸리는 시간으로, 두 제공업체를 비교할 때 도움이 됩니다. 결과는 연결 상태만 나타냅니다. 모델이 파일을 잘 읽는지 여부는 알 수 없으므로 카드를 직접 확인해야 하며, Mods 폴더 나열과 같은 작은 테스트 작업이 더 많은 정보를 알려줍니다.

서버 작업을 위한 모델 선택

긴 로그나 여러 파일에 영향을 주는 변경 사항에는 큰 모델이 적합하며, serverconfig.json의 MaxClients 변경과 같은 작은 수정에는 작은 모델로도 충분합니다. run_on_model 도구는 하나의 단계를 큰 모델에 보내고 세션의 나머지는 선택한 모델에서 처리합니다. task 도구는 별도의 파일(예: 설정 파일과 Mods 폴더)에서 병렬로 작업하는 하위 에이전트를 시작하며, 각 하위 에이전트는 채팅에 보고합니다. 큰 작업은 분할하세요. 입력이 짧을수록 모든 모델이 처리하기 쉬우며, 모델 간 품질 차이는 여전히 존재합니다.

모델과 제공업체 간 품질은 다르며, 모델이 로그를 잘못 읽거나 잘못된 값을 제안할 수 있으므로 변경을 수락하기 전에 diff를 확인하세요. Ask first는 변경 작업을 실행하기 전에 일시 정지하고 diff를 보여주며, Plan only는 단계를 계획으로 작성하고 아무것도 실행하지 않으며, Auto-run은 즉시 작동합니다. Cascadia Merge는 도구를 실행합니다. 모델의 정확도를 높이지 않으며, 백업 저장소 테스트를 대체하지 않습니다.