テスト実行を駆動するモデルを選択

FlowLatchは選択したモデルで動作します。標準APIエンドポイント経由でクラウドAIプロバイダに接続するか、PC上でモデルを実行するか、または内蔵モデルから始めます。最初のタスクの前に、[テスト]ボタンで接続を確認してください。

モデルを接続する3つの方法

クラウドAIプロバイダ

クラウドプロバイダは標準APIエンドポイント経由でアクセスします。エンドポイントのアドレス、APIキー、希望するモデルを提供する必要があります。これは大規模なリファクタリングや複雑なデバッグに適しています。大規模なモデルほど、長いテストスイートの指示を正確に理解できる傾向があるためです。プライバシーへの影響については明確に理解してください。エージェントが読み取るファイルのテキストを含むプロンプトはすべてプロバイダに送信されるため、機密情報や実際の顧客データは作業フォルダから除外してください。FlowLatchはAPIキーをPC上に保持し、ツール出力内の機密情報はモデルに送信される前にマスクされます。プロバイダは独自の利用目的で課金する場合があります。

PC上のローカルモデル

ローカルモデルはPC上で動作し、FlowLatchは同じマシン上のエンドポイントを通じてそれと通信します。これはプライベートなプロジェクトに適しています。ローカルモデルを使用する場合、プロンプト、ファイルのテキスト、結果はすべてPC内に留まるため、データが外部に送信されることはありません。その代償はハードウェアリソースです。小規模なローカルモデルは、大規模なモデルが見つけるはずの要因を見逃したり、セレクタの品質が低下したりする可能性があります。そのため、差分は注意深く確認してください。[テスト]ボタンを使用して、エンドポイントが応答すること、およびモデルが保持できるコンテキストの量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なしですぐに使用できるため、小規模なテストプロジェクトでFlowLatchを試す最も迅速な方法です。チャットを開き、作業フォルダを指定して、最初のサインインテストをすぐに依頼できます。これは、カード、差分、3つの承認モードの動作を理解するのに適しています。タスクが長期的な移行や複雑なフラッキーエラーなどに拡大した場合、クラウドプロバイダやローカルモデルを接続し、同じフォルダで作業を継続できます。

[テスト]ボタンで接続を確認

[テスト]ボタンは、モデルを信頼する前にエンドポイントの接続を確認します。小さなリクエストを送信し、応答時間とコンテキストウィンドウ（モデルが1回のやり取りで処理できるテキストの量）を表示します。大きなタスクを開始する前に、応答時間が長いことは把握しておく価値があります。コンテキストウィンドウが小さい場合は、テストファイルを1つずつ処理するようヒントとして活用してください。テストが失敗した場合は、エンドポイントのアドレス、APIキー、モデル名を確認し、再度ボタンを押してください。

タスクに合わせたモデルを選択

リファクタリングや複雑なロジック（例：長いテストスイートを別のフレームワークへ移動、またはテストの順序に依存する失敗の解きほぐし）には、より大きなモデルを使用してください。テストの名前変更やセレクタの変更など、小さな編集には小規模なモデルで十分です。run_on_modelツールは、1つの複雑なステップを大規模なモデルに送信するため、チャットの残りの部分は選択したモデルのまま維持できます。このようにサイズを混在させるかどうかはあなたの判断ですが、カードには実行されたすべてのステップが表示されます。

モデルの品質はプロバイダやバージョンによって異なり、どのモデルでも誤りがある可能性があります。変更を承認する前に差分を読み、テストを自分で実行してください。Ask first（確認を求める）モードは、何らかの変更を加えるアクションの前に一時停止するため、書き込まれる前に各編集を確認できます。モデルが失敗を誤解した場合は、変更を拒否し、チャットで何が間違っているかを説明してください。