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本地编程助手——在您的设备集群上运行 DeepSeek‑Coder、Codestral、StarCoder 和 Qwen‑Coder,支持代码生成、审查、重构和调试。

本地编码助理 — 代码模型横跨您的车队

功能概述

本地编码助理 — 代码模型横跨您的车队是一项面向实际任务的技能,主要用于运行您自己硬件上最好的开源编码模型;Deep Seek- Coder, Codestral, Star Coder, 以及 Quen- Coder routed 横跨您的devi。

核心要点

  • 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
  • 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
  • 从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。

使用与执行

实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;

结果检查与注意事项

涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。

本地编程助手 — 跨设备集群运行代码模型

在您自己的硬件上运行最佳的开源编程模型。DeepSeek-Coder、Codestral、StarCoder 和 Qwen-Coder 可跨您的多台设备智能调度 —— 集群会为每次代码生成请求自动选择最合适的机器。

您的代码始终保留在本地网络内,不会外传。无需 GitHub Copilot 订阅,也无需支付云 API 费用。

可用的编程模型

模型 参数量 Ollama 名称 优势
Codestral 22B codestral 支持 80+ 种语言;支持中段补全(fill-in-the-middle);Mistral 专精于代码的模型
DeepSeek-Coder-V2 236B MoE(21B 激活) deepseek-coder-v2 在代码任务上性能媲美 GPT-4 Turbo
DeepSeek-Coder 6.7B、33B deepseek-coder:33b 专为代码训练打造(87% 的训练数据为代码)
Qwen2.5-Coder 7B、32B qwen2.5-coder:32b 强大的多语言代码生成能力
StarCoder2 3B、7B、15B starcoder2:15b 基于 The Stack v2 数据集训练,支持 600+ 种语言
CodeGemma 7B codegemma Google 推出的面向代码任务的 Gemma 变体

快速开始

pip install ollama-herd    # PyPI: https://pypi.org/project/ollama-herd/
herd                       # 启动路由服务(监听端口 11435)
herd-node                  # 在每台设备上运行 —— 自动发现路由服务

安装过程中不会下载任何模型。所有模型拉取操作均需用户显式确认。

代码生成

编写新代码

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://localhost:11435/v1", api_key="not-needed")

response = client.chat.completions.create(
    model="codestral",
    messages=[{"role": "user", "content": "用 Python 编写一个线程安全、支持 TTL 的 LRU 缓存"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

代码审查

curl http://localhost:11435/v1/chat/completions 
  -H "Content-Type: application/json" 
  -d '{
    "model": "deepseek-coder-v2:16b",
    "messages": [{"role": "user", "content": "审查以下代码是否存在 Bug 和安全问题:nn```pythonndef process_payment(amount, card_number):n    ...n```"}]
  }'

代码重构

curl http://localhost:11435/api/chat -d '{
  "model": "qwen2.5-coder:32b",
  "messages": [{"role": "user", "content": "将以下代码重构为使用 async/await:..."}],
  "stream": false
}'

与主流 IDE 工具无缝集成

该集群在 http://localhost:11435/v1 提供兼容 OpenAI 的 API 接口。您可将任意编程工具指向该地址:

工具 配置方式
Aider aider --openai-api-base http://localhost:11435/v1 --model codestral
Continue.dev 在 VS Code 设置中将 API Base 地址设为 http://localhost:11435/v1
Cline 将 Provider 设为 OpenAI 兼容模式,并设置 Base URL 为 http://localhost:11435/v1
Open WebUI 将 Ollama URL 设为 http://localhost:11435
LangChain ChatOpenAI(base_url="http://localhost:11435/v1", model="codestral")

根据设备内存选择合适模型

跨平台说明:以下为示例配置。任何具备同等内存容量的设备(Mac / Linux / Windows)均可运行对应模型。

设备 内存 推荐编程模型
MacBook Air(8GB) 8GB starcoder2:3b 或 deepseek-coder:6.7b
Mac Mini(16GB) 16GB codestral 或 starcoder2:15b
Mac Mini(32GB) 32GB qwen2.5-coder:32b 或 deepseek-coder:33b
Mac Studio(128GB) 128GB deepseek-coder-v2 —— 当前代码质量前沿水平

查看当前运行状态

# 查看内存中已加载的模型
curl -s http://localhost:11435/api/ps | python3 -m json.tool

# 查看所有可用模型
curl -s http://localhost:11435/api/tags | python3 -m json.tool

# 查看最近的代码请求追踪记录(最多 5 条)
curl -s "http://localhost:11435/dashboard/api/traces?limit=5" | python3 -m json.tool

该集群还支持以下能力

通用大语言模型(LLM)

Llama 3.3、Qwen 3.5、DeepSeek-R1、Mistral Large —— 均可通过同一 API 端点执行非代码类任务。

图像生成

curl http://localhost:11435/api/generate-image 
  -d '{"model": "z-image-turbo", "prompt": "developer workspace illustration", "width": 512, "height": 512}'

语音转文字(Speech-to-text)

curl http://localhost:11435/api/transcribe -F "file=@standup.wav" -F "model=qwen3-asr"

完整文档

  • Agent 部署指南 —— 支持全部 4 类模型
  • API 参考手册 —— 完整的接口文档

安全防护机制

  • 模型下载需用户显式确认 —— 编程模型体积范围为 2GB 至 130GB+,每次拉取前均须手动确认。
  • 模型删除需用户显式确认。
  • 请勿删除或修改 ~/.fleet-manager/ 目录下的任何文件。
  • 所有模型均不会自动下载 —— 所有拉取操作均由用户主动发起或需用户明确授权。
  • 您的代码完全本地化 —— 所有提示词(prompts)和生成的代码均不会离开您的本地网络。

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