Ediciones Rápidas
Las Ediciones Rápidas (usando la configuración "Habilitar edición mediante diffs") están habilitadas de forma predeterminada en AI Cockpit Reasoning. Por lo general, no necesitas cambiar estas configuraciones a menos que encuentres problemas específicos o quieras experimentar con diferentes estrategias de diff.
AI Cockpit Reasoning ofrece una configuración avanzada para cambiar cómo edita archivos, usando diffs (diferencias) en lugar de reescribir archivos completos. Habilitar esta función proporciona beneficios significativos.
Habilitar Edición Mediante Diffs
Abre Configuración haciendo clic en el ícono de engranaje → Proveedores → Configuración avanzada
Cuando Habilitar edición mediante diffs está marcado:
- Edición de Archivos Más Rápida: AI Cockpit modifica archivos más rápidamente aplicando solo los cambios necesarios.
- Previene Escrituras Truncadas: El sistema detecta y rechaza automáticamente los intentos de la IA de escribir contenido de archivo incompleto, lo que puede ocurrir con archivos grandes o instrucciones complejas. Esto ayuda a prevenir archivos corruptos.
Si desmarcas Habilitar edición mediante diffs, AI Cockpit volverá a escribir el contenido completo del archivo para cada edición usando la herramienta write_to_file, en lugar de aplicar cambios dirigidos con apply_diff. Este enfoque de escritura completa es generalmente más lento para modificar archivos existentes y conduce a un mayor uso de tokens.
Precisión de Coincidencia
Este control deslizante controla qué tan estrechamente deben coincidir las secciones de código identificadas por la IA con el código real en tu archivo antes de que se aplique un cambio.
- 100% (Predeterminado): Requiere una coincidencia exacta. Esta es la opción más segura, minimizando el riesgo de cambios incorrectos.
- Valores Más Bajos (80%-99%): Permite la coincidencia "difusa". AI Cockpit puede aplicar cambios incluso si la sección de código tiene diferencias menores con respecto a lo que esperaba la IA. Esto puede ser útil si el archivo ha sido ligeramente modificado, pero aumenta el riesgo de aplicar cambios en el lugar equivocado.
Usa valores por debajo del 100% con extrema precaución. Una precisión más baja puede ser necesaria ocasionalmente, pero siempre revisa los cambios propuestos cuidadosamente.
Internamente, esta configuración ajusta un fuzzyMatchThreshold usado con algoritmos como la distancia de Levenshtein para comparar la similitud del código.