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DeepSharp-IO/AISense

AISense 透過智慧提示壓縮和智慧模型路由來最佳化 GitHub Copilot Chat。使用自適應規則壓縮提示,將簡單意圖路由到本地模型(Ollama、Docker)以節省雲端 Token,並追蹤 AI 成本。內建「Saver」自訂代理,實現成本效益互動。

AISense 是什麼?

AISense 是一個專為 GitHub Copilot Chat 設計的優化技能,旨在提升開發效率並降低 AI 使用成本。它透過自適應提示壓縮技術,減少冗長上下文,同時將簡單的查詢或任務自動路由到本地部署的模型(如 Ollama 或 Docker),避免不必要的雲端 API 呼叫,從而節省寶貴的 Token 配額。此外,AISense 還提供詳細的 AI 成本追蹤功能,讓開發者可以即時了解每次互動的開銷。技能內建的「Saver」自訂代理特別針對成本效益設計,能夠在保證回應品質的前提下,智能地選擇最經濟的模型處理請求。該技能支援 GitHub Copilot Chat 作為主要平台,並可與多種本地模型整合,適合注重成本控制和隱私保護的開發團隊。

相容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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AISense 是做什麼的?

AISense 透過智慧提示壓縮和智慧模型路由來最佳化 GitHub Copilot Chat。使用自適應規則壓縮提示,將簡單意圖路由到本地模型(Ollama、Docker)以節省雲端 Token,並追蹤 AI 成本。內建「Saver」自訂代理,實現成本效益互動。

功能特色

  • 智慧提示壓縮:自動移除冗餘內容,保留關鍵上下文,減少傳輸量。
  • 模型路由:根據意圖複雜度,將請求導向最合適的模型(本地或雲端)。
  • 成本追蹤:記錄每次 AI 互動的 Token 消耗與相關成本。
  • Saver 代理:專為節省預算設計的自訂代理,平衡效能與開銷。

支援平台

  • GitHub Copilot Chat:主要整合平台。
  • 本地模型:Ollama、Docker 容器中的開源模型。
  • 雲端模型:與標準 AI 服務相容。

使用方法

  1. 安裝技能後,在 Copilot Chat 中啟用 AISense。
  2. 設定本地模型端點(如 http://localhost:11434)。
  3. 使用 @saver 呼叫 Saver 代理進行成本最佳化查詢。

配置範例

{
  "compression": {
    "enabled": true,
    "threshold": 0.7
  },
  "routing": {
    "localModels": ["ollama/codellama", "docker/gpt4all"],
    "cloudEndpoint": "https://api.github.com/copilot"
  },
  "costTracking": {
    "enabled": true,
    "budgetLimit": 50
  }
}

注意事項

  • 請確保本地模型已正確設定並可存取。
  • 壓縮規則可根據使用情況透過設定檔調整。
  • 成本追蹤資料僅儲存在本機,不會外傳。

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