Chọn mô hình đọc log và cấu hình của bạn
Cascadia Merge gửi yêu cầu của bạn đến một mô hình, và mô hình quyết định công cụ nào sẽ gọi tiếp. Bạn chọn mô hình, và lựa chọn đó thay đổi nơi văn bản prompt của bạn được gửi. Các công cụ vẫn giữ nguyên, từ read_file và grep đến Shell, bất kể mô hình bạn kết nối.
Nơi dữ liệu prompt của bạn được gửi
Nhà cung cấp AI đám mây
Nhà cung cấp AI đám mây kết nối qua điểm cuối API tiêu chuẩn, mà bạn nhập vào ứng dụng cùng với khóa API của mình. Với mô hình đám mây, dữ liệu prompt được gửi đến nhà cung cấp đó, và cả nội dung của bất kỳ tệp nào mà agent đọc, chẳng hạn như log máy chủ hoặc serverconfig.json. Giữ mật khẩu máy chủ ra khỏi cuộc trò chuyện nếu bạn không muốn nhà cung cấp thấy nó. Các bí mật trong kết quả công cụ được che trước khi đến mô hình, và các prompt chỉ đi đến điểm cuối bạn chọn. Khóa API của bạn vẫn ở trên PC của bạn. Nhà cung cấp có thể tính phí cho việc sử dụng của riêng họ theo các điều khoản của họ. Chọn mô hình đám mây khi bạn đã có tài khoản với một nhà cung cấp.
Mô hình trên PC của bạn
Mô hình chạy cục bộ trên PC của bạn là lựa chọn cho các dữ liệu riêng tư nhất của bạn. Với mô hình cục bộ, không có gì rời khỏi máy: dữ liệu prompt và nội dung của các tệp mà agent đọc vẫn ở trên PC của bạn. Agent vẫn chạy các công cụ giống nhau, và mọi hành động vẫn xuất hiện dưới dạng thẻ với kết quả thực tế. Tìm kiếm web là tùy chọn, và nếu bạn sử dụng nó, một truy vấn tìm kiếm sẽ được gửi đi; các tính năng mạng tùy chọn khác được mô tả trên trang quyền riêng tư. Mô hình cục bộ phù hợp cho công việc trên tệp cấu hình chứa mật khẩu máy chủ của bạn, hoặc bất kỳ công việc nào khác mà bạn không muốn gửi nội dung tệp đến nhà cung cấp.
Mô hình tích hợp
Mô hình tích hợp sẵn sàng sử dụng mà không cần điểm cuối của riêng bạn, giúp nó trở thành đường dẫn ngắn nhất đến phiên làm việc đầu tiên. Nó phù hợp để học cách các thẻ, các diff và ba chế độ phê duyệt hoạt động trước khi bạn kết nối bất cứ thứ gì khác: yêu cầu nó liệt kê thư mục dữ liệu với list_dir, sau đó đọc serverconfig.json bằng read_file. Bạn có thể kết nối một mô hình đám mây hoặc cục bộ bất cứ lúc nào. Các thẻ trông giống nhau bất kể mô hình bạn sử dụng, vì vậy bạn có thể chạy một công việc nhỏ với hai mô hình và so sánh câu trả lời cạnh nhau.
Kiểm tra kết nối với nút Test
Nút Test kiểm tra điểm cuối, hiển thị thời gian phản hồi và hiển thị cửa sổ ngữ cảnh. Cửa sổ ngữ cảnh là lượng văn bản mà một mô hình có thể đọc cùng một lúc, vì vậy nó cho bạn biết liệu một log máy chủ dài có khả năng vừa hay không. Chạy thử nghiệm sau khi bạn nhập điểm cuối và sau khi bạn thay đổi nó. Thời gian phản hồi là thời gian mô hình mất để trả lời một yêu cầu kiểm tra ngắn, điều này hữu ích khi bạn so sánh hai nhà cung cấp. Kết quả chỉ mô tả kết nối. Nó không nói gì về cách mô hình đọc các tệp của bạn, vì vậy bạn vẫn tự đọc các thẻ, và một công việc kiểm tra nhỏ như liệt kê thư mục Mods cho bạn biết nhiều hơn.
Chọn mô hình cho công việc máy chủ
Một mô hình lớn là lựa chọn hợp lý cho một log dài hoặc cho một thay đổi ảnh hưởng đến nhiều tệp, và một mô hình nhỏ là đủ cho một chỉnh sửa nhỏ như thay đổi MaxClients trong serverconfig.json. Công cụ run_on_model gửi một bước khó sang một mô hình lớn hơn trong khi phần còn lại của phiên vẫn ở với mô hình bạn đã chọn. Công cụ task bắt đầu các agent con làm việc trên các tệp riêng biệt song song, chẳng hạn như tệp cấu hình và thư mục Mods, và mỗi agent con báo cáo lại trong cuộc trò chuyện. Chia nhỏ các công việc lớn. Đầu vào ngắn hơn dễ xử lý hơn cho bất kỳ mô hình nào, và chất lượng vẫn khác nhau giữa các mô hình.
Chất lượng khác nhau giữa các mô hình và nhà cung cấp, và một mô hình có thể đọc sai log hoặc đề xuất giá trị sai, vì vậy hãy đọc diff trước khi chấp nhận thay đổi. Ask first tạm dừng trước các hành động thay đổi thứ gì đó và hiển thị diff để chấp nhận, Plan only viết các bước dưới dạng kế hoạch và không chạy gì, và Auto-run thực hiện ngay lập tức. Cascadia Merge chạy các công cụ của bạn. Nó không làm cho một mô hình chính xác hơn, và nó không thay thế cho việc kiểm tra trên một bản sao lưu trữ của bạn.
