クリーニングスクリプト用のモデルを選ぶ

Fredit Flow 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 上でローカルに動くモデル、または内蔵モデルに接続します。プライバシーはそれぞれ異なります。選択によってプロンプトのテキストの送信先が決まり、個人情報を含むファイルでは特に重要です。

モデルを接続する 3 つの方法

クラウド AI プロバイダー

クラウドモデルは標準的な API エンドポイント経由で接続し、より大きなスクリプトや難しいルールに向いています。プロバイダーが別途課金する場合があります。エージェントが読むファイルのテキストを含むプロンプトがそのプロバイダーに送られるため、送る権利がない限り、個人情報を含むファイルは渡さないでください。

PC 上でローカルに動くモデル

ローカルモデルは、すべてのプロンプトを手元のマシンにとどめます。何も PC の外に出ません。そのため、名前、メールアドレス、年齢を含む CSV ファイルに向いた選択です。ご自身のハードウェアで動作し、小さなローカルモデルは質の低いスクリプトを書くことがあるので、diff の確認はさらに重要です。

内蔵モデル

内蔵モデルは、クラウドプロバイダーを接続したり、自分でモデルを動かしたりせずに Fredit Flow を試すための選択肢です。まずサンプルファイルで試してください。個人情報には、何もマシンの外に出ない、PC 上でローカルに動くモデルを選びます。

Test で接続を確認する

Test ボタンは、始める前にエンドポイントを確認します。応答時間とコンテキストウィンドウが表示され、後者はモデルが 1 回のリクエストで受け取れるテキストの量、たとえば長いファイルのサンプルとスクリプトを合わせた量を示します。新しいモデルは必ずテストしてください。

作業の大きさでモデルを選ぶ

複数の表を結合するスクリプトのようなリファクタリングや複雑なロジックには大きなモデルを、列の空白削除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 ツールは難しいステップを 1 つだけ大きなモデルに送り、残りはいつものモデルに任せます。データを送る前に決めておきましょう。

品質にはばらつきがあります。承認する前に diff を読んでください。Ask first は何かを変更する操作の前に一時停止し、実際の終了コードと出力は、スクリプトが実行されたかどうかを示すものであって、結果が正しいかどうかを示すものではありません。