Conecta un modelo de IA para tu código Lua
Codelab Station funciona con un proveedor de IA en la nube mediante un endpoint de API estándar, con un modelo que se ejecuta en tu PC o con el modelo integrado. Elige uno. Luego pulsa Test y ya puedes empezar con los archivos de tu addon o de tu servidor.
Tres formas de conectar un modelo
Un proveedor de IA en la nube
Un proveedor de IA en la nube va bien para lógica difícil y archivos largos, porque los modelos más grandes pueden tener más de tu código a la vista. Introduce su endpoint de API y su clave en Codelab Station. Tus prompts, incluido el código que adjuntes, van a ese proveedor, así que úsalo solo con archivos que puedas compartir. Las claves se quedan en tu PC.
Un modelo en tu PC
Un modelo que se ejecuta en tu propio PC va bien para código privado y para trabajar sin conexión, y apuntas Codelab Station a su endpoint local. Nada sale de la máquina. Por eso es la opción para los ajustes del servidor que quieres mantener en privado. La velocidad y la calidad dependen de tu hardware y del modelo que cargues.
El modelo integrado
El modelo integrado es el punto de partida cuando aún no tienes clave de API ni modelo local. Pruébalo con una copia. Los prompts van solo al endpoint del modelo que elijas, así que elige ese endpoint a propósito antes de adjuntar código privado.
Qué muestra el botón Test
Pulsa Test primero. El botón comprueba que Codelab Station puede llegar a tu endpoint y muestra el tiempo de respuesta y la ventana de contexto, que te dice cuánto código cabe en una sola petición. Vuelve a ejecutarlo tras cada cambio de proveedor, clave o nombre de modelo.
Cómo elegir un modelo según el trabajo
Usa un modelo más grande para refactorizaciones y lógica compleja, como un gamemode que reparte su estado entre varios archivos, y uno más pequeño para ediciones menores, como cambiar un mensaje del chat. run_on_model envía un paso difícil a un modelo más grande mientras el resto de la tarea sigue con tu elección habitual. El tamaño sigue a la tarea.
La calidad varía de un modelo a otro. Lee el diff, usa Ask first para todo lo que no puedas juzgar de un vistazo y prueba en gm_construct antes de fiarte de un cambio.
