参考指南 · 25章 · 包含配置 · 永久更新
你的代码助手,
100 % 本地
本地副驾驶套件 : 搭建您自己的 AI 助手的权威指南 在你的机器上——从第一条命令，到在你的编辑器中编写代码的 AI 智能体。你的代码和数据永远不会离开你的硬盘。
获取套件 — 24 欧元24 € · 一次性付款 · 包含终身更新
本地助手套件是什么？
本地助手套件是一份包含 25 章的参考指南，附带 Cline、Aider 和 Tabby 的配置，以及可终身访问、每月更新的在线空间。它面向希望在 VS Code 中使用本地 AI 编程的开发者、自由职业者和学生：使用显存至少为 8 GB 的 GPU 或搭载 Apple Silicon 芯片的 Mac，即可在 30 分钟内配置好，用以替代 GitHub Copilot 或 Cursor 的大部分使用场景。
- 25 个章节和 8 个高级模块，PDF 格式，约 175 页。
- 可直接粘贴使用的 Cline、Aider 和 Tabby 配置，以及 Ollama Modelfile 文件。
- 提示词库，收录 44 个按模型和角色分类的提示词。
- 兼容配备至少 8 GB 显存的独立 GPU，或搭载 Apple Silicon 芯片的 Mac。
- 约 30 分钟即可在 VS Code 中搭建首个可用的编程助手。
- 一次性支付 24 欧元，包含终身更新，30 天内不满意可退款。
✓ 适合你的情况……
你想在自己的设备上拥有一个专属的 AI 副驾——无论你是专业开发者、自由职业者、学生，还是只是熟悉电脑操作。隐私、成本或对云端的依赖让你感到困扰，而且你有一块配备几 GB 显存的 GPU，或一台搭载 Apple Silicon 的 Mac。
✗ 不适合你的情况……
你希望有一个助手能在多仓库环境中独立完成整个项目的编程，或者哪怕一毫秒的延迟都会让你损失金钱。在这些方面，云端仍有优势——我们也在指南中说明了这一点。
为何你可以信赖它
本指南由以下人员撰写和维护 QuelLLM.fr 团队 — 250 个索引模型，335 个法语指南，每日更新 — 全年持续运营生产级 AI 平台 (RegulIA, IAPRO）。套件中的每种配置都在我们自己的机器上经过测试——使用的是 Linux 下的 RTX 5070 Ti 等桌面 GPU，而非云端集群。您在这里读到的是我们的实践经验：经过提炼和测试，直截了当。不是随意搜罗教程拼凑而成的内容。 QuelLLM 背后是谁 →
问题
自 2026 年 4 月 24 日，GitHub Copilot 默认使用你的代码进行训练 (免费/专业/专业+)。Cursor 越来越贵，按使用量收费。每次发送提示时，您的专有代码都会经过第三方处理。
你知道本地 LLM 能解决这些问题。但面对“我的显卡适合哪个模型？”、量化、Ollama 崩溃，以及 12 个内容相互矛盾的教程标签页……你仍然没有一套真正能用的配置。 这套工具包就是标杆方法：提供完整流程，经过端到端测试，并包含配置——无需再到其他地方查找任何内容。
助手 本地 vs GitHub Copilot vs Cursor
在 VS Code 中进行相同的工作 —— 无需订阅，也不将你的代码发送到别处。真实对比：
| 本地辅助助手 | GitHub Copilot | Cursor | |
|---|---|---|---|
| 你的代码始终保留在本地机器上 | 是 | 否 | 否 |
| 基于您的代码训练 | 从不 | 是的，默认启用 | 根据设置情况 |
| 成本 | 0 欧元/月 | ~10 欧元/月 | ~20 欧元/月 |
| 离线运行 | 是 | 否 | 否 |
| 围绕你的代码仓库进行对话并使用智能体 | 是（Cline） | 是 | 是 |
| 自动补全 | 是（需 GPU） | 是 | 是 |
| 高负载的多代码仓库推理 | 有限 | 强 | 强 |
本指南将教你如何本地运行约90%的Copilot/Cursor使用场景——并坦率指出云端仍具优势的领域。
你将获得的内容
- 你的在线空间，终身有效 — 25 个章节均可在线阅读，始终提供最新版本，每条命令都能一键复制（特殊的 FIM 令牌在复制粘贴后仍能保持完整，而 PDF 无法保证这一点）。
- 完整指南（PDF，约175页） — 相同的内容，永远属于你，离线可用。
- 可直接粘贴的配置 — Cline（VS Code）、Aider（终端）、Tabby（自动补全），按显存容量档位分类。
- 优化后的Modelfile文件 + 包含44条提示词的提示词库 ——按模型及用途（聊天／编辑／自动补全）分别提供，并包含正确的 FIM token。
- 8个高级模块 ——对你的机器进行性能基准测试、多项目支持、基于你的文档的 RAG、本地 pre-commit、安全加固、提示词——以及新增的模块： 你的私有 ChatGPT (Open WebUI / AnythingLLM) 和 工作中的本地AI (RGPD、AI法案、DSI备注)。
- “出问题时”这一章 —— OOM、GPU 未被使用、运行缓慢：每种故障都有对应的诊断和修复方法。
- 快速参考手册 — 你的 VRAM → 合适的模型 → 对应命令，一页搞定。
- 持续更新版 ——您将收到每一次月度更新（新模型、重新调优的配置），无需再次付费。
堆栈：Ollama + Cline + Aider + Tabby。模型：Qwen2.5-Coder，Qwen3-Coder，Devstral，DeepSeek-Coder。100%本地运行，0欧元/月
这些 25章 套件
约 175 页，涵盖从 30 分钟内即可见效的实用方法，到在其他地方找不到法语版本的高级模块。没有可跳过的内容：每一章都会引向后续章节。
- 为何在2026年选择本地编程
- 30分钟内即可拥有您的首个本地智能助手
- 本地部署能带来什么，在哪些方面处于劣势
- 正确安装 Ollama
- 根据您的VRAM选择合适的模型
- 你的设备是否足够，以及何时升级
- Cline + Ollama 在 VS Code 中运行
- 终端中的 Aider：你了解 Git 的结对编程伙伴
- FIM 自动补全：本地运行的行内 Copilot
@codebase：针对你的代码仓库进行 RAG- 按模型 × 角色划分的 Modelfile 文件
- 能带来显著变化的设置
- 出现故障时：诊断与修复
- 真正的成本模型
- 具体威胁模型：哪些内容会从你的电脑传出
- 阅读注明日期的版本
- 带日期的更新日志 + 附录 A：深入探索
- 对你自己的机器进行基准测试 10 分钟内（实测显存用量 + 实测 token/秒，而非规格表上的数值）
- 多项目工作流 ：多个代码仓库，一个Ollama
- 本地文档RAG (非你的代码——你的 PDF、规格文档)
- 预提交Hook 100% 本地运行：每次 push 前都有一个审查助手
- 加固环境配置 ：从证明“没有数据外传”到持续保证这一点
- 包含 44 个提示词的提示词库 规范严谨，可直接复制粘贴
- 你的私人 ChatGPT : 适用于所有场景的本地助手，不仅限于代码 (Open WebUI / AnythingLLM)
- 在工作中使用本地 AI ：说服你所在的企业（GDPR、AI Act、可直接发送给 IT 部门的说明材料）
每月发布的版本都会充实这份目录（附日期的更新日志，第16—17章）——下一个版本发布时，您无需再次购买。
安装仅需 30分钟，一步一步来
无需成为专家。指南会一步步带你从执行第一条命令，到让编程助手在你的编辑器中回应：
1 · 安装 Ollama
一条命令。指南会根据你的显卡告诉你该下载哪个模型（见下方 VRAM 表格）。
2 · 拉取合适的模型
ollama run qwen2.5-coder:7b — 并确保你的GPU真正处于工作状态。
3 · 连接您的编辑器
Cline（VS Code 中的聊天 + 智能体）、Aider（终端）、Tabby（自动补全）。已提供配置，可直接粘贴。
4 · 代码
重构、解释、生成、调试——在你的代码库中离线完成，连一行代码都不会发送到云端。
- 终身在线空间：25 个章节始终更新（完整目录见上文），命令可一键复制
- PDF指南（约175页）+ 配置包、Modelfiles及44个提示词下载
- 快速参考手册 + 故障排查章节
- 终身获取所有月度版本——它们会显示在您的个人空间中
- 支付后立即获取访问权限，访问密钥通过电子邮件发送
通过 Stripe 实现安全支付。您将获得 PDF 文件及配置文件，整个过程不到一分钟。PDF 发票将自动发送 · 不适用增值税，依据 CGI 第 293B 条。
La 实话实说
本地部署替代 ~90 % 的 Copilot/Cursor 使用需求——并非 100%。我们会坦诚说明本地方案在哪些方面更胜一筹，以及云端在哪些方面仍占优势。一份参考指南理应向你提供这样的真实对照：
最后，你 能做
- 选择 适合你这台机器的模型 （并了解该避开哪个模型），只需 10 秒。
- 拥有一个 VS Code 中的聊天功能与智能体 (Cline) 可读取你的仓库，重构并解释——本地运行。
- Une 真正有效的自动补全 （合适的 FIM token、合适的模型），而不是胡乱编造的那种。
- 诊断与修复 仅在出现 OOM、GPU 资源不足或运行缓慢时使用。
- Coder 离线使用，无需订阅，也不会将您的任何一行代码发送到别处.
版本 vivante —— 公开变更日志
“终身更新”并非口号：这套工具包会为你跟进生态系统的变化（收购、弃用、新模型）。以下是附有日期的证据：
v2026.09 （当前版本）—— 套件的内容扩展到了代码之外的领域 (23 → 25章)： 你的私有 ChatGPT （Open WebUI / AnythingLLM、基于您自己文档的 RAG、非编程类提示词）+ 工作中的本地AI （有关 GDPR / AI Act 的论证材料 + 可直接发送给 IT 管理部门的说明，模板包含在套装中）。
v2026.08 — 新增6个高级模块 （从 17 章增至 23 章）：对你的机器进行基准测试、多项目工作流、基于你的文档的 RAG、本地 pre-commit 钩子、安全加固，以及包含 44 个提示词的资源库。
v2026.07 — 技术栈重新以以下工具为基础： Cline + Aider + Tabby/Twinny 在 Cursor 收购 Continue.dev（2026年6月18日）之后 · Qwen2.5-Coder / Qwen3-Coder / Devstral / DeepSeek-Coder 的 Modelfiles 已重新调整 · FIM 令牌已逐字节验证。
许多免费教程仍推荐使用 Continue。而您选择的是有发展前景的技术栈——每个月的新版本都会送达，无需再次付费。
常见问题
如何用本地 AI 替代 GitHub Copilot？
先安装 Ollama，下载一个代码模型（例如 Qwen2.5-Coder），然后将 VS Code 中的 Cline（或终端中的 Aider）连接到 Ollama。工具包提供具体步骤和可直接粘贴的配置——预计需要 30 分钟。
应选择哪种本地 AI 用于编程？
根据你的显存：Qwen2.5-Coder 7B（8 GB）、14B（12 GB）、Devstral 24B（16 GB）、32B（24 GB）。套件的速查表会为你提供适合你设备的正确模型和精确命令。
我们真的能在 VS Code 中使用 Ollama 吗？
可以：Cline 扩展（聊天 + 智能体）用于推理和代码重构，Tabby 或 Twinny 用于自动补全。具体配置以及正确的 FIM token 都包含在套装中。
离线运行可以吗？
是。模型下载后，所有功能均无需联网：聊天、重构、生成、自动补全——100% 本地运行。
必须是开发者才能按套件中的步骤操作吗？
不需要。该套件从零开始：安装 Ollama、选择适合您设备的模型、连接您的编辑器——每一步都有操作指引，命令可直接复制粘贴。如果您会安装软件并打开终端，就可以跟着操作。接下来还有进阶模块等着您。
如果我的设备无法满足需求呢？
“您的设备够用吗？”这一章会在 5 分钟内给出答案（从 8 GB 显存起划分配置档位，也涵盖 Apple Silicon）。如果设备不够用，您会在购买前知道，而不是购买后才发现。还不确定？ 通过免费配置工具在30秒内验证 →
是否适合企业使用及满足GDPR要求？
正是这一优势所在：您的代码始终留在本地设备中，不会发送给第三方，也不会用于模型训练。该工具同时会筛选出可在工作中使用的许可证（如Apache 2.0 / MIT）以及应避免的许可证。
免费吗？
大语言模型在本地运行：每月 0 欧元，无需订阅，没有使用限制。套件（指南 + 配置文件 + 终身可用的在线空间）只需一次性购买，价格为 24 欧元。
如果购买后在我的机器上运行不了，怎么办？
30 天内不满意可退款——只需发送一封邮件，无需说明理由。
如何交付？
付款后即可立即获得：终身使用的个人在线空间（阅读内容始终保持最新，个人专属链接通过电子邮件发送），以及可下载的 PDF 和配置文件 ZIP 压缩包。访问和下载权限永久有效——如果丢失了邮件，只需 10 秒即可重新申请链接。
可以提供发票（用于公司业务或费用报销）吗？
是的，会自动提供。完成付款（Stripe）后，你就会通过电子邮件收到 Stripe 收据，以及由 Falcon Consulting（QuelLLM 的运营方）开具、载有你所提供信息的 PDF 发票——请在付款时的指定字段中填写你的企业名称或 SIREN 编号。根据《法国税法总则》第 293 B 条，不适用增值税：所显示的价格就是最终价格。
如果有一天 QuelLLM.fr 关闭了怎么办？
PDF（约 175 页）和配置文件 zip 包都归你所有，下载后保存在你的设备上——它们不依赖网站。在线阅读空间只是为了方便阅读，并非访问这些内容的必要条件。
与网站指南有何不同？
网站指南分别讲解各个组件。这套套件是首选的参考方法：25 章按正确顺序编排，经过测试并持续维护的配置（Cline、Aider、Tabby、Modelfiles）、完整的故障排除内容，以及在其他任何地方都找不到法语版本的 8 个高级模块——所有内容每月更新。这是搭建您的本地编程助手的完整系统，而非文章合集。
有哪些免费的 GitHub Copilot 替代方案？
最全面的免费替代方案是一个 100% 本地的副驾驶：Ollama 加上 VS Code 中的 Cline 扩展，配合 Qwen2.5-Coder 等模型。LLM 在你的机器上运行，因此免费且离线，无需月度订阅。本地副驾驶套件详细介绍了安装步骤以及针对每个 VRAM 级别的即贴即用配置。
如何在本地用 AI 编程？
在本地使用 AI 编程需要三个组件：用于运行模型的 Ollama、适合您显存容量的编程模型（例如 Qwen2.5-Coder），以及编辑器中的扩展工具（如 Cline 或 Aider），用于提供智能体和自动补全功能。Copilote Local 套件整合了这一流程，并提供经过测试的命令和配置。
搭配 Ollama，选 Cline 还是 Continue？
Cline。Continue.dev 自 2026 年 6 月起归 Cursor 所有：项目仍在继续，但今后能否继续通过 Ollama 实现 100% 本地使用已不再有保障。Cline 仍然开源、独立且得到积极维护，支持在您的代码仓库中聊天、使用智能体和进行重构。本地 Copilot 套件提供最新的 Cline（和 Aider）配置说明。