Wybierz model napędzający agenta Twojej dApp
AlphaWeft potrzebuje modelu do planowania kroków i pisania kodu. Możesz podłączyć dostawcę AI w chmurze przez standardowy endpoint API, uruchomić model na własnym PC lub użyć modelu wbudowanego, który jest gotowy do użycia bez własnego endpointu. Naciśnij Test, aby sprawdzić dowolny endpoint przed pierwszym zadaniem.
Trzy sposoby podłączenia modelu
Dostawca AI w chmurze
Dostawca AI w chmurze to typowy wybór przy dużych refaktoryzacjach i projektach, w których model musi mieć na uwadze wiele plików. Wpisujesz endpoint API dostawcy i swój klucz w AlphaWeft, a klucz pozostaje na Twoim PC. Konsekwencja jest jasna: każde polecenie trafia do tego dostawcy, w tym tekst każdego pliku, który agent odczytuje do zadania. Używaj go dla kodu, którym nie przeszkadza Ci dzielić się, a sekretów trzymaj z dala od folderu roboczego. Dostawca może pobierać opłaty za swój model osobno, a AlphaWeft nie wymaga żadnego konta.
Model na Twoim własnym PC
Model uruchomiony lokalnie na Twoim PC pasuje do projektów prywatnych, np. front-endu dla kontraktu, którego nie opublikowałeś. Uruchamiasz model samodzielnie i podłączasz do niego AlphaWeft. Dzięki lokalnemu modelowi nic nie opuszcza maszyny, więc tekst pliku odczytywany przez agenta pozostaje na Twoim PC. Kompromisem jest sprzęt. Mniejszy model lokalny poradzi sobie z małymi edycjami i wyjaśnieniami, ale może mieć trudności z dużą refaktoryzacją, więc dokładnie czytaj diffy. Przycisk Test pokaże Ci czas odpowiedzi i okno kontekstowe.
Model wbudowany
Model wbudowany jest gotowy do użycia bez własnego endpointu. Wybierz go, aby przetestować AlphaWeft zaraz po instalacji, przy pierwszym zadaniu, takim jak mapowanie folderu, odczytanie pliku ABI lub wyjaśnienie błędu kompilacji. Czytaj jego diffy tak, jak czytasz diffy dowolnego innego modelu, ponieważ każdy model może popełniać błędy. Później możesz podłączyć dostawcę AI w chmurze lub model lokalny do trudniejszych kroków, łącząc go w aplikacji.
Sprawdź połączenie za pomocą Test
Po wpisaniu endpointu naciśnij przycisk Test. AlphaWeft sprawdza endpoint, pokazuje czas odpowiedzi i wyświetla okno kontekstowe, czyli ilość tekstu, jaką model może przyjąć naraz. Wolny czas odpowiedzi oznacza, że każda karta będzie pojawiać się przez dłuższy czas. Małe okno kontekstowe ostrzega, że długi plik ABI plus kilka komponentów mogą nie zmieścić się w jednym żądaniu. Test nie ocenia jakości odpowiedzi, tylko połączenie. Uruchom małe zadanie, np. odczytanie balance-abi.json, i spójrz na diff, zanim dasz modelowi coś większego.
Dopasuj model do zadania
Używaj większego modelu przy refaktoryzacjach dotykających wielu plików i przy skomplikowanej logice, np. obsłudze transakcji, która pozostaje oczekująca lub kończy się błędem po błędnym network. Małe edycje rzadko tego wymagają: zmiana nazwy zmiennej, dodanie stanu ładowania lub naprawa importu mogą trafić do mniejszego, tańszego lub lokalnego modelu. Narzędzie run_on_model pozwala agentowi wysłać jeden trudny krok do większego modelu, podczas gdy reszta czatu pozostaje na wybranym przez Ciebie modelu. Jeśli krok się nie powiedzie dwukrotnie, zmień model dla tego kroku zamiast powtarzać to samo polecenie po raz trzeci.
Jakość wyjścia różni się w zależności od modelu i żaden model nie jest zawsze poprawny. W trybie Ask first każda zmiana czeka jako diff, więc widzisz dokładnie, które linie model chce dodać lub usunąć. Przeczytaj je, zaakceptuj te zgodne z Twoimi intencjami i odrzuć resztę. Następnie uruchom swoją komendę testową i przeczytaj jej wynik, zanim przejdziesz dalej.
