Bash の作業を支える AI モデルを選ぶ

TechRetriever は3種類のモデルに対応しています。標準の API エンドポイント経由のクラウド AI プロバイダー、PC 上で動くローカルモデル、そして内蔵モデルです。始める前に選んでください。どれを選ぶかで、プロンプトのテキストの送り先が決まります。非公開のスクリプトを開く前に決めておきましょう。

モデルを接続する3つの方法

クラウドの AI プロバイダー

クラウドモデルは、長めのスクリプトの下書きや、見慣れないコードの説明に向いています。接続は、あなた自身のキーを使った標準の API エンドポイント経由です。トレードオフに注意してください。エージェントが読んだファイルの内容を含むプロンプトのテキストはそのプロバイダーに送られますが、キー自体は PC に残ります。

PC 上のモデル

ローカルモデルは、プロバイダーに送りたくない非公開のスクリプトやログに向いています。プロンプトが外部のエンドポイントに送られることはないので、何も PC の外に出ません。品質は読み込むモデルによって変わるため、長いスクリプトで頼る前に、まず小さなスクリプトで試してください。

内蔵モデル

内蔵モデルは選べる3種類目で、自分でエンドポイントを入力する必要はありません。3つのうちの1つです。モデルには、プロンプトと、エージェントが読んだファイルのテキストが渡されるので、パスワードやキーはスクリプトに書かないでください。ツールの出力に含まれる機密情報は、モデルに届く前に伏せ字にされます。

Test ボタンで分かること

エンドポイントを入力したら Test を押してください。このボタンはエンドポイントが応答するかを確認し、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とは、モデルが1回のリクエストで受け取れるテキストの量です。長いスクリプトとそのログを扱うには、1行の修正よりも大きなウィンドウが必要です。

作業に合わせてモデルを選ぶ

リファクタリングや複雑なロジック、たとえば多くの関数や互いに依存するループを持つスクリプトには、大きなモデルを使います。使い方メッセージの追加のような小さな編集なら、小さなモデルで十分です。難しいステップが1つあるときは、run_on_model がそのステップだけを大きなモデルに任せ、残りはいつものモデルで進めます。

品質はモデルによって異なるため、どの結果も下書きとして扱ってください。Ask first は何かを変更する操作の前に一時停止し、edit_file は diff を表示し、Shell は本物の終了コードを報告します。承認する前に、この3つをすべて読みましょう。