Choisissez le modèle qui alimente vos exécutions de test
FlowLatch fonctionne avec le modèle que vous choisissez. Connectez un fournisseur cloud via une URL d'API standard, exécutez un modèle sur votre PC ou commencez avec le modèle intégré, puis utilisez le bouton Test pour vérifier la connexion avant la première tâche.
Trois façons de connecter un modèle
Un fournisseur cloud IA
Un fournisseur cloud s'atteint via une URL d'API standard : vous indiquez l'adresse de l'URL, votre clé API et le modèle souhaité. Cela convient aux grandes refactorisations et au débogage complexe, car les modèles plus grands suivent généralement mieux une longue suite de tests. Attention à la confidentialité. Votre prompt, y compris le texte de tout fichier que l'agent lit, est envoyé à ce fournisseur, donc gardez les secrets et les vraies données clients hors du dossier de travail. FlowLatch conserve la clé API sur votre PC, et les secrets dans la sortie des outils sont masqués avant d'atteindre le modèle. Le fournisseur peut facturer son propre usage.
Un modèle sur votre propre PC
Un modèle local s'exécute sur votre PC et FlowLatch communique avec lui via une URL sur la même machine. Cela convient aux projets privés, car avec un modèle local, rien ne quitte la machine : les prompts, le texte des fichiers et les résultats restent avec vous. Le compromis est le matériel. Un modèle local plus petit peut générer des sélecteurs plus faibles ou manquer une cause qu'un modèle plus grand aurait trouvée, alors lisez chaque diff avec soin. Utilisez le bouton Test pour vérifier que l'URL répond et voir combien de contexte le modèle peut contenir.
Le modèle intégré
Le modèle intégré est prêt à l'emploi sans votre propre URL, ce qui en fait le moyen le plus rapide d'essayer FlowLatch sur un petit projet de test. Vous pouvez ouvrir un chat, le pointer vers un dossier de travail et demander un premier test de connexion immédiatement. Cela convient pour apprendre comment les cartes, les diffs et les trois modes d'approbation fonctionnent. Lorsqu'une tâche s'alourdit, comme une longue migration ou une panne intermittente difficile, vous pouvez connecter un fournisseur cloud ou un modèle local et travailler dans le même dossier.
Vérifiez la connexion avec le bouton Test
Le bouton Test vérifie une URL de modèle avant de vous y fier. Il envoie une petite requête et affiche le temps de réponse et la fenêtre de contexte, c'est-à-dire la quantité de texte que le modèle peut traiter en une seule passe. Un temps de réponse long est important à savoir avant une grosse tâche. Une petite fenêtre de contexte est un indice pour travailler sur un fichier de test à la fois. Si le test échoue, vérifiez l'adresse de l'URL, la clé API et le nom du modèle, puis appuyez à nouveau sur le bouton.
Choisissez un modèle en fonction de la tâche
Utilisez un modèle plus gros pour les refactorisations et la logique complexe, comme déplacer une longue suite vers un autre framework ou démêler une panne qui dépend de l'ordre des tests. Un modèle plus petit suffit pour de petites modifications, comme renommer un test ou changer un sélecteur. L'outil run_on_model envoie une étape difficile à un modèle plus gros, afin que le reste du chat puisse rester sur le modèle que vous avez choisi. Mélanger les tailles de cette manière est votre décision, et les cartes affichent chaque étape qui a été exécutée.
La qualité des modèles varie entre les fournisseurs et les versions, et chaque modèle peut se tromper. Lisez le diff avant d'accepter une modification et lancez les tests vous-même. Ask first fait une pause avant les actions qui modifient quelque chose, afin que vous voyiez chaque modification avant qu'elle ne soit écrite. Si un modèle interprète mal une panne, rejetez la modification et expliquez ce qui ne va pas dans le chat.
