Lua コード用に AI モデルを接続する

Codelab Station は、標準的な API エンドポイント経由のクラウド AI プロバイダー、PC 上で動くモデル、または内蔵モデルと連携します。どれか 1 つを選び、Test を押せば、アドオンやサーバーのファイルで作業を始められます。

モデルを接続する 3 つの方法

クラウド AI プロバイダー

クラウド AI プロバイダーは、難しいロジックや長いファイルに向いています。大きなモデルほど、より多くのコードを一度に見渡せるからです。そのエンドポイントと API キーを Codelab Station に入力します。添付したコードを含むプロンプトはそのプロバイダーに送られるので、共有してよいファイルにだけ使ってください。キーは PC に残ります。

PC 上のモデル

自分の PC で動くモデルは、非公開のコードや接続なしでの作業に向いています。Codelab Station をそのローカルのエンドポイントに向けます。データはマシンの外に出ません。そのため、人に見せたくないサーバー設定に適した選択です。速度と品質は、ハードウェアと読み込んだモデルによって変わります。

内蔵モデル

API キーもローカルモデルもまだない場合は、内蔵モデルが出発点になります。まずコピーで試してください。プロンプトは選んだモデルのエンドポイントにだけ送られるので、非公開のコードを添付する前に、そのエンドポイントを意識して選んでください。

Test ボタンが表示するもの

まず Test を押します。このボタンは、Codelab Station がエンドポイントに届くかを確認し、応答時間とコンテキストウィンドウを表示します。コンテキストウィンドウから、1 回のリクエストに入るコードの量が分かります。プロバイダー、キー、モデル名を変えるたびに、もう一度実行してください。

作業に合わせてモデルを選ぶ

リファクタリングや、状態を複数のファイルに分散させる gamemode のような複雑なロジックには大きなモデルを、チャットメッセージの変更のような小さな編集には小さなモデルを使います。run_on_model は難しい 1 ステップだけをより大きなモデルに送り、残りの作業はいつもの選択のままです。サイズは作業に合わせます。

品質はモデルによって異なります。diff を読み、ひと目で判断できないものには Ask first を使い、変更を信用する前に gm_construct でテストしてください。