터미널 기반 코딩 보조를 위한 로컬 Ollama 도구 사용에 사용자 고전

한 레딧 사용자는 Apple M3 Ultra 96GB 시스템에서 로컬 Ollama 프록시에 OpenCode를 연결하여 사용하는 데 상당한 어려움을 겪고 있다고 보고했습니다. 여러 대형 모델을 실행할 충분한 하드웨어 용량이 있음에도 불구하고, 그 경험은 GitHub Copilot보다 열등하다고 느낍니다.

• 사용자는 OpenCode를 통해 모델에 접근하고 사용자 지정 지침을 추가할 수 있습니다.
• 적절한 모델을 사용하더라도 AI는 디렉토리 나열과 같은 기본 작업에 과도한 프롬프팅을 요구합니다.
• 사용자는 작은 Python hello world 프로젝트의 요약을 모델이 수행하도록 하는 데 실패했습니다.
• 사용자는 터미널 기반 로컬 LLM 도구 도구를 위한 조언 또는 더 나은 방향성을 찾고 있습니다.

이 게시물은 터미널 환경 내에서 로컬 Ollama 인스턴스가 원활하고 자율적인 코딩 보조 도구로 작동하게 만드는 현재의 한계를 강조합니다.