테스트 실행을 이끄는 모델을 선택하세요

FlowLatch는 사용자가 선택한 모델로 작동합니다. 표준 API 엔드포인트를 통해 클라우드 AI 제공업체에 연결하거나, 로컬 PC에서 모델을 실행하거나, 내장 모델로 시작하세요. 첫 번째 작업을 시작하기 전 테스트 버튼을 사용해 연결 상태를 확인하세요.

모델 연결 방법 3가지

클라우드 AI 제공업체

클라우드 제공업체는 표준 API 엔드포인트를 통해 연결합니다. 엔드포인트 주소, API 키, 사용할 모델을 입력하면 됩니다. 긴 테스트 스위트의 지시를 더 잘 따르는 대형 모델이 일반적이므로, 대규모 리팩토링이나 복잡한 디버깅에 적합합니다. 프라이버시 비용에 대해 명확히 하세요. 에이전트가 읽는 파일 내용을 포함한 프롬프트가 해당 제공업체로 전송되므로, 작업 폴더에는 비밀 정보나 실제 고객 데이터를 넣지 마세요. FlowLatch는 API 키를 로컬 PC에 보관하며, 도구 출력 결과의 비밀 정보는 모델에 전달되기 전에 마스킹됩니다. 제공업체는 자체 사용에 대해 요금을 부과할 수 있습니다.

로컬 PC 모델

로컬 모델은 PC에서 직접 실행되며, FlowLatch는 로컬 엔드포인트를 통해 이 모델과 통신합니다. 데이터가 외부로 나가지 않으므로 프라이빗 프로젝트에 적합합니다. 프롬프트, 파일 내용 및 결과가 모두 내 PC에 머무릅니다. 대신 하드웨어 성능이 중요합니다. 작은 로컬 모델은 선택자가 약하게 생성되거나 대형 모델이 찾아낼 원인을 놓칠 수 있으므로 diff를 주의 깊게 확인하세요. 엔드포인트가 정상적으로 응답하는지, 모델이 처리할 수 있는 컨텍스트 용량은 충분한지 테스트 버튼으로 확인하세요.

내장 모델

별도 엔드포인트 설정 없이 바로 사용할 수 있는 내장 모델은 작은 테스트 프로젝트에서 FlowLatch를 체험하는 가장 빠른 방법입니다. 채팅을 열고 작업 폴더를 지정하면 바로 첫 로그인 테스트를 요청할 수 있습니다. 카드, diff 및 세 가지 승인 모드의 작동 방식을 익히는 데 적합합니다. 작업이 커지면(예: 긴 마이그레이션이나 까다로운 간헐적 실패), 클라우드 제공업체나 로컬 모델을 연결하여 같은 폴더에서 작업할 수 있습니다.

테스트 버튼으로 연결 확인

테스트 버튼은 모델을 신뢰하기 전에 엔드포인트 상태를 확인합니다. 작은 요청을 보내 응답 시간과 컨텍스트 윈도우(모델이 한 번에 처리할 수 있는 텍스트 양)를 표시합니다. 큰 작업을 시작하기 전 긴 응답 시간을 미리 아는 것이 좋습니다. 컨텍스트 윈도우가 작으면 테스트 파일을 하나씩 처리해야 한다는 신호입니다. 테스트가 실패하면 엔드포인트 주소, API 키, 모델 이름을 확인한 후 버튼을 다시 누르세요.

작업에 맞는 모델 선택

긴 스위트의 다른 프레임워크로 이동하거나 테스트 순서에 의존하는 실패 원인을 파악하는 복잡한 리팩토링에는 대형 모델을 사용하세요. 테스트 이름 바꾸기나 선택자 하나 변경 같은 작은 수정에는 소형 모델로도 충분합니다. run_on_model 도구는 하나의 어려운 단계를 대형 모델에 위임하므로, 나머지 채팅은 사용자가 선택한 모델로 유지할 수 있습니다. 이렇게 모델을 혼합해 사용하는 것은 사용자의 선택이며, 카드는 실행된 모든 단계를 보여줍니다.

모델의 품질은 제공업체와 버전에 따라 다르며, 모든 모델은 오류를 범할 수 있습니다. 변경을 수락하기 전에 diff를 확인하고 테스트를 직접 실행하세요. Ask first(먼저 물어보기)는 변경을 수반하는 작업 전에 일시 정지하므로, 수정 내용이 저장되기 전에 직접 확인할 수 있습니다. 모델이 실패 원인을 잘못 판단했다면 변경을 거부하고 채팅에 오류 내용을 알려주세요.