PythonプロジェクトにAIモデルを接続

Pastekindは、クラウドAPI、ローカルPCモデル、または内蔵モデルに接続します。エンドポイントを選択し、応答時間をテストし、コードへの変更を受け入れる前にすべての差分を確認できます。

モデルのソースを選択

クラウドAIプロバイダー

プロンプトをクラウドプロバイダーが提供する標準APIエンドポイントに送信します。エージェントが読み取るファイルテキストを含むプロンプトは、選択したプロバイダーに送信されます。ツール出力に含まれるシークレットは、マシンから送信される前にマスクされます。プロバイダーは別途課金する場合があります。

ローカルPCモデル

PCのハードウェアを使用して、Windowsマシン上でモデルを直接実行します。このモードでは、データはコンピュータから一切外出しません。プロンプトとファイルの内容はすべてPC内に留まります。

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。

接続をテスト

[テスト]ボタンをクリックしてエンドポイントを確認します。アプリは応答時間とコンテキストウィンドウのサイズを表示します。これにより、モデルが正常に動作し、Python初心者プロジェクトを処理する準備ができていることを確認できます。ファイルの編集やShellコマンドの実行を開始する前に、このステップを実行してください。

タスクに適したモデルを選択

複雑な処理にはrun_on_modelを使用して大きなモデルに送信します。小さな編集には小さなモデルを使用します。エージェントは適切なツールを提案します。ステップ間でモデルを切り替えることも可能です。この柔軟性は、コストと速度の管理に役立ちます。複雑さの制御はあなた次第です。

モデルによって品質は異なります。必ず差分を確認してから変更を受け入れてください。変更を加えるアクションの前に一時停止するにはAsk firstを使用します。これにより、すべての行を理解できます。コードは自分で編集できます。この習慣はPythonスキルを効果的に向上させます。