Wähle das KI-Modell hinter deinen Serveränderungen
PrimeCircuit legt dich nicht auf ein einziges Gehirn fest. Du wählst das Modell: einen Cloud-KI-Anbieter über einen Standard-API-Endpoint, ein Modell auf deinem eigenen PC oder das integrierte Modell, und du kannst deine Wahl jederzeit ändern.
Drei Wege, ein Modell zu verbinden
Ein Cloud-KI-Anbieter
Gib den Endpoint und den API-Schlüssel eines Cloud-KI-Anbieters ein. Das passt zu großen Änderungen und langen Plugin-Dateien, weil solche Modelle mehr auf einmal lesen können. Der Schlüssel bleibt auf deinem PC, aber deine Prompts gehen an den gewählten Anbieter, also halte private Daten daraus heraus. Der Anbieter kann extra berechnen.
Ein Modell auf deinem PC
Ein Modell, das lokal auf deinem PC läuft, behält alles auf dem Rechner, sodass nichts ihn verlässt. Das passt zu privaten Serverordnern und zur Arbeit ohne Internet. Kleinere lokale Modelle können mit langen Dateien Probleme haben, also gib ihnen kleine, klare Aufgaben wie 1 Config-Änderung auf einmal.
Das integrierte Modell
Das integrierte Modell braucht weder Endpoint noch API-Schlüssel, und das macht es zu einem sanften Einstieg, um PrimeCircuit an einer kleinen Config-Datei auszuprobieren. Für lange Plugins oder knifflige Logik willst du später vielleicht ein größeres Modell. Das Umschalten kostet einen Besuch in den Einstellungen.
Prüfe die Verbindung mit Test
Drücke nach der Eingabe eines Endpoints den Test-Button. Er sendet eine kurze Anfrage, zeigt die Antwortzeit und meldet das Kontextfenster, also wie viel Text das Modell auf einmal lesen kann. Eine große Plugin-Datei braucht ein größeres Fenster, also prüfe die Zahl, bevor du eine lange Aufgabe startest.
Passe das Modell an die Aufgabe an
Nimm ein größeres Modell für Refactorings und komplexe Logik und ein kleineres für kleine Änderungen wie 1 geänderten Wert. Wenn ein einzelner Schritt zu schwer ist, schickt run_on_model nur diesen Schritt an ein größeres Modell, während der Rest des Chats bei deinem üblichen bleibt.
Die Qualität schwankt von Modell zu Modell. Prüfe den Diff, wann immer du eine Änderung annimmst, und lass Ask first an, bis du darauf vertraust, wie ein Modell mit deinen Dateien umgeht.
