Choisissez le modèle IA qui lit et modifie vos scripts
Pageferry fonctionne avec un fournisseur cloud via une API, un modèle local sur votre PC ou le modèle intégré. Ce choix détermine où vont vos invites ; lisez les trois options avant de connecter quoi que ce soit.
Trois façons de connecter un modèle
Fournisseur d'IA cloud
Un fournisseur d'IA cloud s'atteint via un point de terminaison API standard ; vous choisissez l'URL et saisissez sa clé dans l'application. La clé reste sur votre PC. Chaque invite, y compris le texte des fichiers que l'agent lit depuis votre dossier, est envoyée à ce fournisseur. Utilisez cette option uniquement pour les scripts que vous avez le droit d'y envoyer. Le bouton Test vérifie le point de terminaison et affiche le temps de réponse ainsi que la fenêtre de contexte. Une fenêtre plus grande aide quand un script et sa sortie sont longs. Le fournisseur peut facturer son utilisation séparément, et Pageferry ne nécessite aucun compte.
Modèle sur votre PC
Un modèle local est l'option idéale pour les scripts qui ne doivent pas quitter la machine : avec un modèle local, rien ne sort du PC, et vos conversations, dossiers de travail et clés API y restent également. Pointez l'application vers le point de terminaison local, appuyez sur Test et lisez le temps de réponse ainsi que la fenêtre de contexte. Votre matériel impose une limite ; un script long peut ne pas tenir dans une petite fenêtre. Appuyez sur Test avant la première tâche réelle pour voir comment votre machine gère la charge.
Modèle intégré
Le modèle intégré est prêt à l'emploi sans votre propre point de terminaison ; vous pouvez ouvrir une conversation et tester l'agent sur un petit script Bash dès l'installation. Vous choisissez toujours un mode d'approbation : Auto-run agit immédiatement, Ask first fait une pause avant les modifications, et Plan only écrit un plan sans rien exécuter. Pour les étapes complexes, vous pouvez ajouter un modèle cloud ou local plus tard et envoyer ces étapes avec run_on_model.
Vérifiez la connexion avec Test
Le bouton Test vérifie un point de terminaison et affiche deux éléments : le temps de réponse et la fenêtre de contexte. Appuyez dessus après avoir saisi un point de terminaison et avant de confier une tâche réelle à l'agent. Un temps de réponse élevé indique que le point de terminaison est lent, et une petite fenêtre de contexte signifie qu'un script long et sa sortie peuvent ne pas tenir dans une seule requête. Si la vérification échoue, corrigez l'adresse du point de terminaison ou la clé, puis appuyez à nouveau sur Test. Répétez cette opération pour chaque point de terminaison ajouté, car les modèles cloud et locaux peuvent différer considérablement sur ces deux indicateurs.
Choisissez la taille du modèle pour votre tâche
Utilisez un modèle plus grand pour les refontes et les scripts à la logique complexe, et un modèle plus petit pour les petites modifications, comme ajouter un indicateur -v ou citer une variable. La fenêtre de contexte devient cruciale à mesure que le script et sa sortie grossissent ; vérifiez-la avec le bouton Test. Lorsqu'une étape est difficile, run_on_model envoie uniquement cette étape à un modèle plus puissant, tandis que le reste de la conversation reste sur votre modèle habituel. Une bonne habitude consiste à commencer petit et à augmenter la puissance uniquement si la réponse n'est pas satisfaisante. Les modèles cloud reçoivent l'invite ; gardez cela à l'esprit si un script contient des chemins ou des noms privés.
La qualité varie selon les modèles et les versions d'un même modèle ; ne validez jamais une modification sans la lire. Sous Ask first, l'agent fait une pause avant les actions modifiant quelque chose, et vous voyez la différence (diff) pour accepter ou rejeter une modification. Ensuite, Shell peut exécuter le script et afficher le code de sortie réel, ce qui est un test plus fiable que l'explication du modèle. Plan only est utile lorsque vous souhaitez lire un plan avant toute exécution.
