スクリプトを読み取り、編集するAIモデルを選ぶ

Pageferryは、APIエンドポイントを介したクラウドAIプロバイダー、PCローカルのモデル、または内蔵モデルと連携します。プロンプトの送信先は選択次第で決まるため、接続する前に3つのオプションを確認してください。

モデル接続の3つの方法

クラウドAIプロバイダー

クラウドAIプロバイダーは標準のAPIエンドポイントでアクセスします。エンドポイントを選択し、アプリにAPIキーを入力してください。キーはPC内に残ります。エージェントがフォルダーから読み取るファイルのテキストを含むすべてのプロンプトはプロバイダーに送信されるため、このオプションは送信が許可されているスクリプトに限定してください。「Test」ボタンでエンドポイントを確認し、応答時間とコンテキストウィンドウを表示します。スクリプトやその出力が長い場合、コンテキストウィンドウが大きいほど有利です。プロバイダーは使用料を別途請求する場合がありますが、Pageferry自体にアカウントは必要ありません。

PCローカルのモデル

スクリプトがマシンから外出してはならない場合、PCローカルのモデルが最適です。ローカルモデルならデータはPCから一切外出せず、チャット、作業フォルダー、APIキーもその場に留まります。アプリをローカルエンドポイントに設定し、「Test」ボタンを押して応答時間とコンテキストウィンドウを確認してください。ハードウェアが性能の上限となるため、長いスクリプトが小さなウィンドウに収まらない場合があります。最初の実際のタスクの前に「Test」を押して、マシンの処理能力を確認してください。

内蔵モデル

内蔵モデルは独自のエンドポイント設定なしですぐに使用できます。インストール直後にチャットを開き、小さなBashスクリプトでエージェントを試すことも可能です。承認モードは選択できます：Auto-runは即座に実行し、Ask firstは変更を加えるアクションの前に一時停止し、Plan onlyは計画のみを記述して何も実行しません。より複雑なステップには、後でクラウドまたはローカルモデルを追加し、run_on_modelを使用してそのステップを送信できます。

Testで接続を確認

「Test」ボタンはエンドポイントを確認し、2つの値を表示します：応答時間とコンテキストウィンドウです。エンドポイントを入力し、エージェントに実際のタスクを割り当てる前に押してください。応答時間が長い場合はエンドポイントの遅延を示し、コンテキストウィンドウが小さい場合は、長いスクリプトとその出力が1つのリクエストに収まらない可能性があります。チェックに失敗した場合は、エンドポイントのアドレスまたはキーを修正して「Test」を再度押してください。クラウドモデルとローカルモデルは数値が大幅に異なる可能性があるため、追加するエンドポイントごとにこれを1回実行してください。

タスクに適したモデルサイズを選ぶ

リファクタリングや複雑なロジックを含むスクリプトには大きなモデルを、-vフラグの追加や変数のクォートなどの小さな編集には小さなモデルを使用してください。スクリプトとその出力が大きくなるにつれてコンテキストウィンドウの重要性が増すため、「Test」ボタンで確認してください。1つのステップが難しい場合、run_on_modelはそのステップのみを大きなモデルに送信し、チャットの残りは通常のモデルのままにします。合理的な運用は、小さく始めて、回答が十分でない場合にのみ上位モデルに移行することです。クラウドモデルはプロンプトを受信するため、スクリプトにプライベートなパスや名前が含まれている場合はその点を考慮してください。

モデルや同じモデルのバージョン間で品質は異なるため、必ず変更内容を読んでから承認してください。「Ask first」では、エージェントは変更を加えるアクションの前に一時停止し、編集では差分を確認して承認または拒否できます。その後、Shellでスクリプトを実行し、実際の終了コードを表示できます。これはモデル自身の説明よりも優れたテストです。「Plan only」は、何も実行する前に計画を確認したい場合に役立ちます。