一個分散式本地推理引擎，可在您的個人硬體叢集中分配程式碼生成、審查與重構任務，無需依賴雲端服務。
安裝與下載
1. ClawHub CLI
從來源直接安裝技能的最快方式。
npx clawhub@latest install local-coding
2. 手動安裝
將技能資料夾複製到以下位置之一
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 優先級：工作區 > 本地 > 內建
3. 提示詞安裝
將此提示詞複製到 OpenClaw 即可自動安裝。
請幫我使用 Clawhub 安裝 local-coding。如果尚未安裝 Clawhub，請先安裝（npm i -g clawhub）。
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取得包含原生技能檔案的ZIP壓縮檔。
什麼是 本地程式設計助手？
本地程式設計助手是一個強大的 Openclaw Skills 整合工具，旨在將您的硬體（從 MacBook 到高效能工作站）轉變為私有的分散式 AI 程式設計叢集。透過利用 ollama-herd 骨幹網路，該技能允許開發者在自己的網路上執行 DeepSeek-Coder-V2 與 Codestral 等前沿程式設計模型。這確保了完整資料隱私，並消除了對昂貴的 GitHub Copilot 或雲端 API 訂閱的需求。
它專為高效能開發者工作流程而建，提供了一個可與現有工具無縫整合的 OpenAI 相容端點。無論您是在產生複雜的執行緒安全演算法，還是在對遺留程式碼庫進行深度安全審計，本地程式設計助手都會根據 RAM 與處理能力，智慧地將請求路由到叢集中效能最優的機器。
本地程式設計助手 應用場景
- 在多台本地機器上執行高參數程式碼模型，以節省雲端 API 費用。
- 透過在 AI 重構期間將敏感的專有原始程式碼保留在本地網路內，確保最大程度的隱私安全。
- 透過標準化的 API 將本地 LLM 與 Aider、Continue.dev 與 Cline 等 IDE 延伸模組整合。
- 建立一個跨平台的開發環境，利用各種裝置（Mac、Linux、Windows）上的閒置 RAM 進行推理。
本地程式設計助手 運作原理
- 使用者安裝 ollama-herd 公用程式，它充當本地程式設計助手的核心引擎。
- 在主機器上啟動一個中央路由器，用於管理傳入的程式設計請求。
- 在其他連網裝置上初始化叢集節點，這些節點會自動發現並註冊到中央路由器。
- 開發者將其 IDE 工具或腳本指向本地的 OpenAI 相容端點（埠 11435）。
- 該技能分析傳入的請求，並將其路由到具有適當模型與可用 VRAM 的節點進行執行。
- 產生的程式碼、審查或重構後的程式碼區塊會立即返回到使用者的介面。
本地程式設計助手 設定指南
安裝所需的工具並使用以下指令啟動您的本地叢集：
# 安裝核心叢集管理器
pip install ollama-herd
# 在您的主機器上啟動中央路由器
herd
# 在網路中的每台其他裝置上執行以加入叢集
herd-node
注意：所有模型下載都需要手動確認，以防止意外的頻寬或儲存使用。
本地程式設計助手 資料結構與分類體系
該技能透過一組特定的本地檔案與端點來管理其運作：
| 類型 | 路徑 / 端點 | 描述 |
|---|---|---|
| 設定 | ~/.fleet-manager/latency.db |
追蹤各節點的效能與回應時間。 |
| 日誌 | ~/.fleet-manager/logs/herd.jsonl |
所有程式設計請求與路由決策的審計追蹤。 |
| API | http://localhost:11435/v1 |
用於補全與聊天的 OpenAI 相容端點。 |
| 狀態 | http://localhost:11435/api/ps |
目前載入在記憶體中的模型的即時檢視。 |
本地程式設計助手 進階特性
- 多智慧體支援：將程式設計任務的不同部分路由到專用模型（例如，使用 Codestral 進行產生，使用 DeepSeek 進行審查）。
- 跨平台叢集：在同一個 Openclaw Skills 環境中無縫混合使用 MacOS、Linux 與 Windows 裝置。
- 多模態能力：除了程式碼之外，該叢集還透過同一個統一端點支援影像產生 (Z-Image-Turbo) 與語音轉文字 (Qwen3-ASR)。
- 資源最佳化：根據裝置 RAM 進行智慧模型選擇，範圍涵蓋從 8GB 裝置的 3B 參數模型到 128GB 工作站的 236B MoE 模型。
SKILL.md
加載中
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一個輕量級腳本封裝器，允許使用者透過 OpenClaw 命令列介面快速向特定 Telegram 群組主題傳送訊息。
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