qoder本地模型部署后需通过五步验证：1.健康检查返回{"status":"healthy","model_loaded":true}；2.日志含【llm engine initialized on port 8080】；3.文本生成响应含非空、非乱码content；4.代码生成满足语法与约束条件且通过rustc预检；5.离线技能调用返回含error_count的json统计。
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你需要确认Qoder本地模型部署后是否真正可用，而不是只看到进程启动或端口监听——因为模型可能加载失败、权重损坏、显存不足导致静默降级，甚至返回空响应或乱码。
基础服务连通性验证
第一步：在终端执行 curl -s http://localhost:8080/health。返回 {"status":"healthy","model_loaded":true} 才算通过；若返回 {"status":"unavailable"} 或超时，说明模型宿主未就绪。
第二步：检查日志末尾是否有 【LLM engine initialized on port 8080】 字样。没有这行，代表模型加载流程中途中断，常见于量化参数不匹配或权重路径错误。
文本生成能力实测
方法一：用 curl 发送最小测试请求
执行：curl -X POST http://localhost:8080/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{"messages":[{"role":"user","content":"你好"}]}'。成功响应必须包含 "choices":[{"message":{"content":"..."}} 结构，且 content 字段非空、非乱码。
方法二：调用 CLI 快速交互验证
运行 qodercli chat --prompt "写一个Python函数，把列表去重并保持顺序"。如果输出是结构清晰的代码块（含 def 关键字、正确缩进、无语法错误），说明推理链完整；若返回 Error: context length exceeded 或卡住超过30秒，大概率是 KV cache 配置异常或上下文窗口被强制截断。
代码生成专项校验
① 准备一个含明确约束的提示词：
“写一个 Rust 函数，接收 Vec
② 提交请求并捕获响应：
qodercli generate --lang rust --prompt "写一个 Rust 函数……"
③ 检查输出是否满足全部三项硬性条件：含 iter() 调用、含 filter() 和 map()、无 for 关键字。缺任一即说明代码理解模块未激活或模型版本不支持 Rust 语法建模。
④ 将生成代码粘贴至本地 rustc --emit=mir - 进行语法预检。若报错 error[E0308]: mismatched types 等具体编译错误，说明模型输出未通过基础语义校验——此时需回退检查是否启用了 【Qoder Rules 中的 code-sanity-check 规则】。
离线模式下技能联动测试
运行 qoder skill invoke local-log-analyzer --input ./test.log。该命令依赖本地模型桩解析日志结构并提取 ERROR 行——若返回空结果或报 connector not found，说明 harness 未真正进入 offline 模式，需重新检查 config/core.yaml 中 mode: offline 是否位于 harness 区块顶层，而非嵌套在其他字段下。
验证成功标志：输出 JSON 格式错误统计，含 "error_count": 3 及对应时间戳列表。这一步不依赖网络，纯本地逻辑闭环。
