Kies het model achter je ERC-1155-contractwerk

WaveClamp heeft een model nodig om te denken, en jij bepaalt welk. Je kunt een cloud-AI-provider koppelen, een model op je pc draaien of het ingebouwde model gebruiken, en controleer de verbinding met de knop Test voordat je de eerste taak start.

Drie manieren om een model te koppelen

Cloud-AI-provider

Een cloud-AI-provider bereik je via een standaard API-eindpunt, en dit is geschikt voor grote contractsets of complexe reviewvragen waar een groter model helpt. Het privacygevolg is direct: de prompt, inclusief de tekst van elk bestand dat de agent leest, gaat naar die provider. Houd privésleutels en seed phrases buiten je bestanden en gebruik wegwerptestaccounts. Je API-sleutels blijven op je pc, en geheimen in tooloutput worden geredacteerd voordat ze het model bereiken. Lees de eigen voorwaarden van de provider voordat je contractcode verstuurt die nog niet publiek is.

Model op je pc

Een model dat lokaal op je pc draait, is geschikt voor contracten die je nergens naartoe wilt sturen en voor oefensessies zonder een externe provider. Bij een lokaal model verlaat niets de machine: chats, werkmap en API-sleutels blijven op de pc. Het nadeel is de kwaliteit. Een kleiner model kan een ongecontroleerde mint missen of een zwakkere test schrijven, dus de diff-review is nog belangrijker. De knop Test toont de reactietijd van je lokale eindpunt en de grootte van het contextvenster.

Ingebouwd model

Het ingebouwde model is direct bruikbaar zonder je eigen eindpunt, wat de snelste route is naar een eerste run. Gebruik het om een klein Solidity-bestand te lezen, te vragen wat balanceOfBatch retourneert of een eerste test op te stellen, en bekijk de diff op dezelfde manier als bij elk ander model. Het verandert niets aan de goedkeuringsmodi. Auto-run voert direct uit, Ask first pauzeert voordat acties iets wijzigen, en Plan only schrijft stappen en voert niets uit.

Wat de knop Test laat zien

De knop Test stuurt een controle naar het ingevoerde eindpunt en toont de reactietijd en het contextvenster. Gebruik het nadat je een provider hebt toegevoegd, nadat je bent overgeschakeld naar een lokaal model en wanneer een taak langzaam aanvoelt, omdat een lange reactietijd wijst naar het eindpunt en niet naar je contract. Het contextvenster laat zien hoeveel tekst het model in één keer kan verwerken, wat belangrijk is wanneer de agent meerdere .sol-bestanden en hun tests samen leest. Test controleert alleen de verbinding. Het beoordeelt niet de kwaliteit van de antwoorden, dus je eigen review van elke diff blijft noodzakelijk.

Het model afstemmen op de taak

Gebruik een groter model voor werk dat zorgvuldig redeneren vereist, zoals het reviewen van een mintfunctie op ontbrekende toegangscontroles, het vergelijken van ERC-721- en ERC-1155-ontwerpen, of het ontrafelen van een test die om een onduidelijke reden faalt. Gebruik een kleiner model voor kleine bewerkingen, zoals het hernoemen van een evenementargument of het aanpassen van een pragma-regel. Met het hulpprogramma run_on_model kan de agent één moeilijke stap naar een groter model sturen terwijl de rest van de taak bij het gekozen model blijft, en het taakhulpprogramma start parallelle sub-agents wanneer aparte contracten naast elkaar kunnen worden beoordeeld. Kies per taak.

Modelkwaliteit varieert, en elk model kan code schrijven die compileert en toch verkeerd gedraagt. Lees de diff voordat je hem accepteert. In Ask first pauzeert de agent voordat acties iets wijzigen, en de diff is wat je keurt of afwijst; in Plan only lees je eerst de stappen en schakel je van modus om ze uit te voeren. Voer je testcommando uit na elke geaccepteerde wijziging en behandel een geïmplementeerd contract als permanent, omdat het niet kan worden gewijzigd. Een onafhankelijke beveiligingsreview komt voor elk gebruik met echte waarde.