Pilih model AI yang membaca dan mengedit skrip Anda

Pageferry terhubung ke penyedia AI cloud melalui endpoint API, menggunakan model di PC Anda, atau memanfaatkan model bawaan. Pilihan ini menentukan ke mana prompt Anda dikirim, jadi pelajari ketiga opsi sebelum menghubungkan layanan apa pun.

Tiga cara menghubungkan model

Penyedia AI cloud

Penyedia AI cloud diakses melalui endpoint API standar. Anda memilih endpoint dan memasukkan kuncinya di aplikasi. Kunci tersebut tetap tersimpan di PC Anda. Setiap prompt, termasuk teks file yang dibaca agen dari folder Anda, dikirim ke penyedia tersebut, sehingga gunakan opsi ini hanya untuk skrip yang diizinkan untuk dikirim ke sana. Tombol Uji memeriksa koneksi endpoint dan menampilkan waktu respons serta ukuran jendela konteks. Jendela konteks yang lebih besar sangat membantu ketika skrip dan outputnya panjang. Penyedia mungkin membebankan biaya penggunaan secara terpisah, sedangkan Pageferry sendiri tidak memerlukan akun.

Model di PC Anda

Model yang berjalan secara lokal di PC Anda adalah pilihan ideal untuk skrip yang tidak boleh meninggalkan mesin: dengan model lokal, tidak ada data yang keluar dari PC, dan riwayat obrolan, folder kerja, serta kunci API Anda tetap berada di perangkat Anda. Arahkan aplikasi ke endpoint lokal, tekan Uji, lalu periksa waktu respons dan jendela konteks. Kapasitas perangkat keras Anda menjadi batasnya, sehingga skrip yang panjang mungkin tidak muat dalam jendela kecil. Tekan Uji sebelum menjalankan tugas nyata pertama untuk melihat bagaimana mesin Anda menangani beban kerja tersebut.

Model bawaan

Model bawaan siap digunakan tanpa perlu endpoint tambahan, sehingga Anda dapat membuka obrolan dan mencoba agen pada skrip Bash kecil segera setelah instalasi. Anda tetap dapat memilih mode persetujuan: Auto-run bertindak segera, Ask first akan jeda sebelum tindakan yang mengubah sistem, dan Plan only hanya menulis rencana tanpa menjalankan apa pun. Untuk langkah yang lebih kompleks, Anda dapat menambahkan model cloud atau lokal nanti dan mengirim langkah tersebut ke model tersebut menggunakan run_on_model.

Periksa koneksi dengan Uji

Tombol Uji memeriksa endpoint dan menampilkan dua hal: waktu respons dan jendela konteks. Tekan tombol ini setelah Anda memasukkan endpoint dan sebelum memberikan tugas nyata ke agen. Waktu respons yang panjang mengindikasikan bahwa endpoint sedang lambat, sedangkan jendela konteks yang kecil menandakan bahwa skrip panjang beserta outputnya mungkin tidak muat dalam satu permintaan. Jika pemeriksaan gagal, perbaiki alamat endpoint atau kuncinya, lalu tekan Uji lagi. Lakukan ini untuk setiap endpoint yang Anda tambahkan, karena model cloud dan model lokal dapat memiliki perbedaan signifikan pada kedua angka tersebut.

Pilih ukuran model untuk tugas Anda

Gunakan model yang lebih besar untuk refaktor dan skrip dengan logika yang rumit, serta model yang lebih kecil untuk pengeditan sederhana seperti menambahkan flag -v atau mengubah kuitasi variabel. Jendela konteks menjadi semakin penting seiring bertambahnya panjang skrip dan outputnya, sehingga periksa hal ini dengan tombol Uji. Ketika satu langkah terasa sulit, run_on_model hanya mengirim langkah tersebut ke model yang lebih besar, sementara sisa obrolan tetap menggunakan model utama Anda. Kebiasaan yang baik adalah memulai dengan model kecil dan beralih ke yang lebih besar hanya jika hasilnya belum memadai. Model cloud menerima prompt, jadi pertimbangkan hal ini ketika skrip berisi jalur atau nama pribadi.

Kualitas hasil bervariasi antar model maupun antar versi model yang sama, sehingga jangan pernah menerima perubahan tanpa membacanya terlebih dahulu. Pada mode Ask first, agen akan jeda sebelum melakukan tindakan yang mengubah sistem, dan untuk pengeditan, Anda dapat melihat diff serta menerima atau menolaknya. Setelah itu, Shell dapat menjalankan skrip dan menampilkan kode keluar (exit code) yang sebenarnya, yang merupakan pengujian yang lebih akurat dibandingkan penjelasan model sendiri. Mode Plan only sangat berguna ketika Anda ingin membaca rencana sebelum apa pun dijalankan.