Connecte un modèle d’IA pour ton code Lua
Codelab Station fonctionne avec un fournisseur d’IA dans le cloud via un endpoint d’API standard, avec un modèle qui tourne sur ton PC ou avec le modèle intégré. Choisis-en un. Clique ensuite sur Test, et tu peux commencer avec les fichiers de ton addon ou de ton serveur.
Trois façons de connecter un modèle
Un fournisseur d’IA dans le cloud
Un fournisseur d’IA dans le cloud convient à la logique difficile et aux longs fichiers, car les gros modèles gardent plus de ton code en vue. Saisis son endpoint d’API et sa clé dans Codelab Station. Tes prompts, y compris le code que tu joins, partent chez ce fournisseur, donc ne l’utilise que pour des fichiers que tu as le droit de partager. Les clés restent sur ton PC.
Un modèle sur ton PC
Un modèle qui tourne sur ton propre PC convient au code privé et au travail hors connexion, et tu pointes Codelab Station vers son endpoint local. Rien ne quitte la machine. C’est donc le bon choix pour les réglages de serveur que tu veux garder pour toi. La vitesse et la qualité dépendent de ton matériel et du modèle que tu charges.
Le modèle intégré
Le modèle intégré est le point de départ quand tu n’as encore ni clé d’API ni modèle local. Essaie-le sur une copie. Les prompts partent uniquement vers l’endpoint du modèle que tu choisis, alors choisis cet endpoint en connaissance de cause avant de joindre du code privé.
Ce qu’affiche le bouton Test
Clique d’abord sur Test. Le bouton vérifie que Codelab Station peut joindre ton endpoint et affiche le temps de réponse et la fenêtre de contexte, qui t’indique combien de code tient dans une seule requête. Relance-le après chaque changement de fournisseur, de clé ou de nom de modèle.
Choisir un modèle selon la tâche
Prends un modèle plus gros pour les refactorisations et la logique complexe, comme un gamemode qui répartit son état sur plusieurs fichiers, et un plus petit pour les retouches, comme un message de chat modifié. run_on_model envoie une étape difficile à un modèle plus gros pendant que le reste de la tâche reste sur ton choix habituel. La taille suit la tâche.
La qualité varie d’un modèle à l’autre. Relis le diff, utilise Ask first pour tout ce que tu ne peux pas juger d’un coup d’œil et teste sur gm_construct avant de te fier à un changement.
