🎯 О чём этот конспект: Подробное руководство по интеграции Claude Code (агентного CLI от Anthropic) с локальным движком Ollama. Вы узнаете, как использовать продвинутые возможности автономного кодинга, поиска по файлам и выполнения задач в терминале, не тратя деньги на API-токены Claude 3.5 Sonnet.

👤 Кому будет полезно: Вайбкодерам, разработчикам и энтузиастам open-source, которые хотят получить мощный AI-инструментарий Claude Code, сохранив приватность данных и исключив затраты на подписки.

✨ Что получите: Полностью настроенную рабочую среду, где Claude Code управляет вашим локальным компьютером, используя мощь открытых моделей (Qwen 2.5, GLM 4), работающих на вашем железе.

1. Подготовка железа и выбор модели

Контекст: Работа AI-агента требует не только «ума» модели, но и достаточного контекстного окна для анализа кода. Автор рекомендует использовать модели с контекстом не менее 32k токенов. Для комфортной работы (особенно с моделью Qwen 2.5 27B) желательно иметь видеокарту уровня RTX 3090/4090 с 24 ГБ VRAM, однако менее тяжелые квантованные версии запустятся и на более скромном железе.

Выгода: Вы заранее понимаете возможности своего ПК, избегая тормозов и вылетов из-за нехватки памяти.

Как применить:

• Шаг 1: Оценка ресурсов — Воспользуйтесь сервисами типа Can You Run It или аналогичными таблицами подбора GPU под конкретные модели.
• Шаг 2: Выбор модели — Для Claude Code идеально подходят:
  • qwen2.5:27b (высокая точность, требует ~18-20 ГБ VRAM).
  • qwen2.5:7b (быстрая, подойдет для средних видеокарт).
  • glm4 (хорошая альтернатива для кодинга).

Результат: Выбрана оптимальная модель, соответствующая вашему GPU.

2. Установка и настройка Ollama

Контекст: Ollama — это мост между вашим железом и AI-моделью. Она предоставляет API, совместимый с форматом Anthropic, что и позволяет «обмануть» Claude Code, подсунув ему локальный адрес вместо облачного сервера.

Выгода: Бесплатный и безлимитный доступ к моделям без цензуры и задержек интернета.

Как применить:

• Шаг 1: Установка Ollama — Скачайте инсталлер с официального сайта ollama.com и запустите его.
• Шаг 2: Загрузка модели — Откройте терминал и введите команду для скачивания выбранной модели (например, Qwen 2.5 27B):

ollama run qwen2.5:27b

• Шаг 3: Проверка — Убедитесь, что Ollama запущена в фоновом режиме (иконка в трее).

Результат: Локальный сервер моделей готов к приему запросов.

3. Инсталляция Claude Code

Контекст: Claude Code — это не просто чат, а агент, который может читать файлы, запускать тесты и выполнять команды в терминале. Он устанавливается как глобальный NPM-пакет.

Выгода: Вы получаете профессиональный инструмент разработчика прямо в командной строке.

Как применить:

• Шаг 1: Установка Node.js — Убедитесь, что у вас установлен Node.js (версии 18+).
• Шаг 2: Установка агента — Выполните команду в терминале:

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

Результат: Команда claude стала доступна в вашей системе.

4. Связка Claude Code с локальной моделью (Критический шаг)

Контекст: По умолчанию Claude Code ищет API-ключ Anthropic. Чтобы перенаправить его на Ollama, нужно прописать переменные окружения, которые укажут агенту использовать локальный хост.

Выгода: Агент начинает работать через Ollama, не требуя платной подписки.

Как применить:

• Шаг 1: Настройка переменных (Windows) — Введите в командной строке (CMD):

set ANTHROPIC_API_KEY=ollama
set ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434/v1

• Шаг 2: Настройка переменных (Mac/Linux) — Введите в терминале:

export ANTHROPIC_API_KEY=ollama
export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434/v1

• Шаг 3: Запуск агента с указанием модели — Теперь запускайте Claude Code, явно указывая локальную модель:

claude --model qwen2.5:27b

Результат: Интерфейс Claude Code запущен и подключен к вашей локальной нейросети.

5. Практическое использование: Создание Landing Page

Контекст: Теперь вы можете использовать агентные функции: создание файлов, запуск под-агентов для параллельных задач и поиск информации. Автор демонстрирует создание визуально привлекательного лендинга «Plasma Visual» полностью на локальной модели.

Выгода: Автоматизация рутины без передачи кода в облако.

Как применить:

• Шаг 1: Инициализация проекта — Перейдите в папку проекта и запустите Claude.
• Шаг 2: Промпт на генерацию — Введите задачу внутри интерфейса Claude Code:

Create a modern, responsive landing page for a creative agency called 'Plasma Visual'. Use React and Tailwind CSS. Explore the current directory and create necessary files.

• Шаг 3: Итерации — Используйте функцию loop для автоматического исправления ошибок, которые агент найдет сам.

Результат: Готовый код лендинга, созданный локальным AI-агентом.

FAQ

В: Будет ли локальная модель работать так же хорошо, как Claude 3.5 Sonnet? О: Качество логики у Qwen 2.5 27B или GLM 4 очень высокое, но Claude 3.5 Sonnet все еще лидирует в сложных архитектурных решениях. Однако для 80% задач разработки локальных моделей более чем достаточно.

В: Можно ли использовать этот метод на слабом ноутбуке без дискретной видеокарты? О: Да, но вам придется использовать маленькие модели (например, qwen2.5:1.5b или 7b). Скорость генерации будет ниже, а "сообразительность" агента — хуже.

В: Нужно ли каждый раз вводить set команды при открытии терминала? О: Чтобы не вводить их постоянно, добавьте эти переменные в системные настройки Windows (Environment Variables) или в файл .bashrc / .zshrc на Mac/Linux.

В: Безопасно ли это для моего кода? О: Это максимально безопасный способ. Весь ваш код остается на вашей машине, запросы не уходят на серверы Anthropic или OpenAI.

В: Какие функции Claude Code НЕ работают с Ollama? О: Большинство функций, включая работу с файлами и выполнение команд, работают. Могут быть нюансы с некоторыми специфическими плагинами Anthropic, которые жестко завязаны на облачный API, но базовый агентный функционал полностью доступен.

Конспект создан на основе видео «Claude Code for FREE (Ollama Integration)» канала World of AI. Все права на оригинальный материал принадлежат авторам. Источник: https://www.youtube.com/watch?v=mN2VUw5Fb3E