클라우드 의존성 없이 개인 하드웨어 클러스터 전체에서 코드 생성, 검토 및 리팩토링 작업을 라우팅하는 분산형 로컬 추론 엔진입니다.
설치 및 다운로드
1. ClawHub CLI
레지스트리에서 스킬을 바로 설치하는 가장 빠른 방법입니다.
npx clawhub@latest install local-coding
2. 수동 설치
스킬 폴더를 다음 위치 중 하나로 복사하세요
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 우선순위: 워크스페이스 > 로컬 > 번들
3. 프롬프트 설치
이 프롬프트를 OpenClaw에 복사하면 자동으로 설치됩니다.
Clawhub를 사용해서 local-coding 설치를 도와줘. Clawhub가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치해 줘 (npm i -g clawhub).
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로컬 코딩 어시스턴트란 무엇인가요?
로컬 코딩 어시스턴트는 하드웨어(MacBook부터 고성능 워크스테이션까지)를 개인용 분산 AI 코딩 클러스터로 전환하도록 설계된 강력한 Openclaw Skills 통합 도구입니다. ollama-herd 백본을 활용하여 개발자가 자체 네트워크에서 DeepSeek-Coder-V2 및 Codestral과 같은 최첨단 코딩 모델을 실행할 수 있도록 합니다. 이를 통해 완벽한 데이터 개인정보 보호가 보장되며 값비싼 GitHub Copilot 또는 클라우드 API 구독이 필요하지 않습니다.
고성능 개발자 워크플로우를 위해 구축되었으며, 기존 도구와 원활하게 통합되는 OpenAI 호환 엔드포인트를 제공합니다. 복잡한 스레드 안전 알고리즘을 생성하든 레거시 코드베이스에 대한 심층 보안 감사를 수행하든, 로컬 코딩 어시스턴트는 RAM 및 처리 능력을 기반으로 요청을 클러스터 내에서 가장 적합한 장치로 지능적으로 라우팅합니다.
로컬 코딩 어시스턴트 활용 사례
- 클라우드 API 비용을 절감하기 위해 여러 로컬 머신에서 고파라미터 코드 모델을 실행합니다.
- AI 리팩토링 중 민감한 독점 소스 코드를 로컬 네트워크 내에 유지하여 개인정보 보호를 극대화합니다.
- 표준화된 API를 통해 로컬 LLM을 Aider, Continue.dev 및 Cline과 같은 IDE 확장과 통합합니다.
- 추론을 위해 다양한 장치(Mac, Linux, Windows)의 여유 RAM을 활용하는 크로스 플랫폼 개발 환경을 구축합니다.
로컬 코딩 어시스턴트 작동 원리
- 사용자는 로컬 코딩 어시스턴트의 핵심 엔진 역할을 하는 ollama-herd 유틸리티를 설치합니다.
- 메인 머신에서 중앙 라우터를 시작하여 들어오는 코딩 요청을 관리합니다.
- 다른 네트워크 장치에서 클러스터 노드를 초기화하면 중앙 라우터에 자동으로 검색되고 등록됩니다.
- 개발자는 IDE 도구 또는 스크립트를 로컬 OpenAI 호환 엔드포인트(포트 11435)로 지정합니다.
- 이 스킬은 들어오는 요청을 분석하고 실행에 적합한 모델과 가용 VRAM이 있는 노드로 라우팅합니다.
- 생성된 코드, 리뷰 또는 리팩토링된 코드 블록이 즉시 사용자 인터페이스로 반환됩니다.
로컬 코딩 어시스턴트 설정 가이드
필요한 도구를 설치하고 다음 명령어로 로컬 클러스터를 시작하세요:
# 핵심 클러스터 관리자 설치
pip install ollama-herd
# 메인 머신에서 중앙 라우터 시작
herd
# 네트워크의 다른 모든 장치에서 실행하여 클러스터에 참여
herd-node
참고: 예기치 않은 대역폭이나 저장 공간 사용을 방지하기 위해 모든 모델 가져오기는 수동 확인이 필요합니다.
로컬 코딩 어시스턴트 데이터 스키마 및 분류 체계
이 스킬은 특정 로컬 파일 및 엔드포인트 세트를 통해 작업을 관리합니다:
| 유형 | 경로 / 엔드포인트 | 설명 |
|---|---|---|
| 설정 | ~/.fleet-manager/latency.db |
노드 전반의 성능 및 응답 시간을 추적합니다. |
| 로그 | ~/.fleet-manager/logs/herd.jsonl |
모든 코딩 요청 및 라우팅 결정의 감사 추적. |
| API | http://localhost:11435/v1 |
완성 및 채팅을 위한 OpenAI 호환 엔드포인트. |
| 상태 | http://localhost:11435/api/ps |
현재 메모리에 로드된 모델의 실시간 뷰. |
로컬 코딩 어시스턴트 고급 기능
- 다중 에이전트 지원: 코딩 작업의 다양한 부분을 전문 모델로 라우팅합니다 (예: 생성에는 Codestral, 검토에는 DeepSeek).
- 크로스 플랫폼 클러스터링: 단일 Openclaw Skills 환경 내에서 MacOS, Linux 및 Windows 장치를 원활하게 혼합합니다.
- 멀티모달 기능: 코드 외에도 클러스터는 동일한 통합 엔드포인트를 통해 이미지 생성(Z-Image-Turbo) 및 음성 텍스트 변환(Qwen3-ASR)을 지원합니다.
- 리소스 최적화: 8GB 장치용 3B 파라미터 모델부터 128GB 워크스테이션용 236B MoE 모델까지 장치 RAM을 기반으로 지능형 모델을 선택합니다.
SKILL.md
로드 중
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