一个分布式本地推理引擎，可在您的个人硬件集群中分配代码生成、审查和重构任务，无需依赖云服务。
安装与下载
1. ClawHub CLI
从源直接安装技能的最快方式。
npx clawhub@latest install local-coding
2. 手动安装
将技能文件夹复制到以下位置之一
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 优先级：工作区 > 本地 > 内置
3. 提示词安装
将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。
请帮我使用 Clawhub 安装 local-coding。如果尚未安装 Clawhub，请先安装（npm i -g clawhub）。
更倾向于下载？
获取包含原生技能文件的ZIP压缩包。
什么是 本地编程助手？
本地编程助手是一个强大的 Openclaw Skills 集成工具，旨在将您的硬件（从 MacBook 到高性能工作站）转变为私有的分布式 AI 编程集群。通过利用 ollama-herd 骨干网，该技能允许开发者在自己的网络上运行 DeepSeek-Coder-V2 和 Codestral 等前沿编程模型。这确保了完整的数据隐私，并消除了对昂贵的 GitHub Copilot 或云端 API 订阅的需求。
它专为高性能开发者工作流而构建，提供了一个可与现有工具无缝集成的 OpenAI 兼容端点。无论您是在生成复杂的线程安全算法，还是在对遗留代码库进行深度安全审计，本地编程助手都会根据 RAM 和处理能力，智能地将请求路由到集群中性能最优的机器。
本地编程助手 应用场景
- 在多台本地机器上运行高参数代码模型，以节省云端 API 费用。
- 通过在 AI 重构期间将敏感的专有源代码保留在本地网络内，确保最大程度的隐私安全。
- 通过标准化的 API 将本地 LLM 与 Aider、Continue.dev 和 Cline 等 IDE 扩展集成。
- 构建一个跨平台的开发环境，利用各种设备（Mac、Linux、Windows）上的空闲 RAM 进行推理。
本地编程助手 工作原理
- 用户安装 ollama-herd 实用程序，它充当本地编程助手的核心引擎。
- 在主机器上启动一个中央路由器，用于管理传入的编码请求。
- 在其他联网设备上初始化集群节点，这些节点会自动发现并注册到中央路由器。
- 开发者将其 IDE 工具或脚本指向本地的 OpenAI 兼容端点（端口 11435）。
- 该技能分析传入的请求，并将其路由到具有适当模型和可用 VRAM 的节点进行执行。
- 生成的代码、审查或重构后的代码块会立即返回到用户的界面。
本地编程助手 配置指南
安装所需的工具并使用以下命令启动您的本地集群：
# 安装核心集群管理器
pip install ollama-herd
# 在您的主机器上启动中央路由器
herd
# 在网络中的每台其他设备上运行以加入集群
herd-node
注意：所有模型下载都需要手动确认，以防止意外的带宽或存储使用。
本地编程助手 数据架构与分类体系
该技能通过一组特定的本地文件和端点来管理其操作：
| 类型 | 路径 / 端点 | 描述 |
|---|---|---|
| 配置 | ~/.fleet-manager/latency.db |
跟踪各节点的性能和响应时间。 |
| 日志 | ~/.fleet-manager/logs/herd.jsonl |
所有编码请求和路由决策的审计追踪。 |
| API | http://localhost:11435/v1 |
用于补全和聊天的 OpenAI 兼容端点。 |
| 状态 | http://localhost:11435/api/ps |
当前加载在内存中的模型的实时视图。 |
本地编程助手 高级特性
- 多智能体支持：将编码任务的不同部分路由到专用模型（例如，使用 Codestral 进行生成，使用 DeepSeek 进行审查）。
- 跨平台集群：在同一个 Openclaw Skills 环境中无缝混合使用 MacOS、Linux 和 Windows 设备。
- 多模态能力：除了代码之外，该集群还通过同一个统一端点支持图像生成 (Z-Image-Turbo) 和语音转文字 (Qwen3-ASR)。
- 资源优化：根据设备 RAM 进行智能模型选择，范围涵盖从 8GB 设备的 3B 参数模型到 128GB 工作站的 236B MoE 模型。
SKILL.md
加载中
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一个轻量级脚本包装器，允许用户通过 OpenClaw 命令行界面快速向特定 Telegram 群组主题发送消息。
Mistral Codestral 车队管理器
使用统一的、兼容 OpenAI 的 API，在您的本地硬件群集上运行并路由全套 Mistral AI 模型。
精选*
