Verbinde ein Modell für deine Palworld-Server-Aufgaben
Du wählst das Modell. GeekCrest verbindet sich über einen Standard-API-Endpunkt mit einem Cloud-KI-Anbieter, mit einem lokal auf deinem PC laufenden Modell oder mit dem integrierten Modell, und die Test-Schaltfläche prüft die Verbindung, bevor du eine Aufgabe stellst.
Drei Wege, ein Modell zu verbinden
Ein Cloud-KI-Anbieter
Wähle das, wenn eine Aufgabe schwer genug für ein großes Modell ist und du akzeptierst, dass der Prompt zum Anbieter geht. Der Schlüssel bleibt lokal. Der Prompt-Text, einschließlich des Texts der Dateien, die der Agent liest, wird an diesen Anbieter gesendet, und der Anbieter kann dafür extra berechnen.
Ein Modell auf deinem PC
Wähle ein lokal auf deinem PC laufendes Modell, wenn die Dateien, mit denen du arbeitest, die Maschine nicht verlassen sollen. Dann verlässt nichts den PC. Qualität und Kontextgröße hängen vom Modell und deiner Hardware ab, also führe die Test-Schaltfläche aus, bevor du dich darauf verlässt.
Das integrierte Modell
Das integrierte Modell ist der Startpunkt, wenn du noch nichts verbunden hast. Beginne mit einem Ordner. Gib ihm eine kleine Aufgabe, etwa die Ordner deines Servers aufzulisten, und beachte, dass Prompts nur an das von dir gewählte Modell gehen, wie bei jeder Option; die Datenschutzseite erklärt die Details.
Was die Test-Schaltfläche zeigt
Die Test-Schaltfläche prüft einen Endpunkt, bevor du eine Sitzung darauf verwendest. Sie zeigt die Antwortzeit und das Kontextfenster, also wie viel Text das Modell auf einmal aufnehmen kann. Eine langsame Antwort oder ein kleines Fenster sind ein Grund, für lange Logs ein anderes Modell zu wählen. Lies das Ergebnis selbst.
Das Modell zur Aufgabe passend wählen
Nimm ein größeres Modell für Refactorings und komplexe Logik, etwa ein langes Log zusammen mit deiner Einstellungsdatei zu lesen, und ein kleineres für kleine Änderungen wie einen einzelnen Wert. run_on_model schickt einen schweren Schritt an ein größeres Modell, während der Rest auf deinem Hauptmodell bleibt. Entscheide pro Aufgabe.
Kein Modell liegt immer richtig. Prüfe den Diff, bevor du ihn annimmst, und nutze Ask first, damit jede Dateiänderung auf dein OK wartet, bevor etwas in deinen Serverordner geschrieben wird.
