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Claude Code 懶人包 #05：安裝本地 AI（Ollama）

AI community intermediate

SOURCE https://github.com/mathruffian-dot/claude-code-lazy-packs

Description

> 版本：v0.2 > 更新日期：2026-04-04 > 對應影片：Claude基本功 EP10 > 📌 **本懶人包可獨立執行**：會自動檢查並安裝所需工具，不需要先看過其他懶人包。你只要確認下方「先備條件」即可開始。 ---

Installation

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Repository README

This is the README for mathruffian-dot/claude-code-lazy-packs, shared by 8 entries in this directory. It describes the repository, not this entry specifically.

title: 'Claude Code 懶人包 #05：安裝本地 AI（Ollama）' date: '2026-04-04' type: 懶人包 version: v0.2 status: 初版（實作後更新） tags:

Claude-Code
懶人包
Ollama
Gemma4
本地AI video: EP10

Claude Code 懶人包 #05：安裝本地 AI（Ollama）

版本：v0.2 更新日期：2026-04-04 對應影片：Claude基本功 EP10

📌 **本懶人包可獨立執行**：會自動檢查並安裝所需工具，不需要先看過其他懶人包。你只要確認下方「先備條件」即可開始。

這個懶人包會幫你做什麼？

在你的電腦上安裝一個免費的本地 AI，讓你用 Claude Code 做出來的工具也能有 AI 能力：

完全免費，不需要 API Key 或信用卡
資料不離開你的電腦（隱私安全）
沒有網路也能運作

先備條件

Claude Code 桌面版已安裝且能正常使用（Pro 方案以上）
電腦記憶體至少 8GB（建議 16GB 以上）
電腦有至少 10GB 可用硬碟空間

請 Claude Code 幫我執行以下步驟

⚠️ 以下內容是給 Claude Code 讀的操作指令。你只需要把這整份 MD 檔丟給 Claude Code 桌面版的 Code 分頁，它會自動開始執行。遇到需要你手動操作的地方，它會暫停並告訴你該怎麼做。

**所有安裝與設定都在 Claude Code 桌面版內完成，不需要另外打開 PowerShell 或命令提示字元。** 如果 Claude Code 桌面版無法執行某個指令，才會引導你到終端機操作。進階使用者也可以直接使用 Claude Code CLI 版本來執行本懶人包。

步驟零：環境檢查

請 Claude 在開始前，先自動確認以下所有項目。如果有任何一項不符合，請先告知使用者問題所在，並引導解決後再繼續。 **不要跳過任何一項檢查，不要假設環境正常。**

確認作業系統：確認是 Windows / macOS / Linux
確認電腦記憶體大小：
- Windows：wmic computersystem get totalphysicalmemory
- macOS：sysctl -n hw.memsize
- Linux：free -h
確認可用硬碟空間：至少需要 10GB
確認網路連線：下載模型需要網路
根據記憶體大小決定模型版本：

記憶體	建議模型	預估下載大小
8GB 以下	⚠️ 告知使用者建議改用 Gemini 免費 API（懶人包 #06）	—
8-16GB	`gemma4:e2b`	約 5GB
16GB 以上	`gemma4:e4b`	約 10GB

告知使用者偵測到的記憶體大小和建議的模型版本，確認後再繼續。

步驟一：安裝 Ollama

**Windows**：

winget install --id Ollama.Ollama --accept-source-agreements --accept-package-agreements

**macOS**：

🖐️ **需要手動操作**：請使用者到 https://ollama.com 下載安裝檔並執行。

**Linux**：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

安裝完成後確認：

ollama --version

如果指令找不到，請重啟 Claude Code 桌面版再試。

步驟二：下載 AI 模型

根據步驟零決定的模型版本執行下載：

ollama pull [步驟零決定的模型名稱]

⚠️ 下載需要時間，依網路速度約 5-20 分鐘。下載過程中會顯示進度條，請耐心等待。告知使用者預估下載大小和時間。

下載完成後確認模型已安裝：

ollama list

步驟三：測試本地 AI

啟動模型並測試：

ollama run [模型名稱] "請用繁體中文回答：1+1 等於多少？"

確認模型能正常回應繁體中文。如果回應正常，告知使用者：「本地 AI 安裝成功！」如果回應異常（太慢、亂碼、沒回應），檢查記憶體是否足夠。

步驟四：測試從網頁呼叫本地 AI

建立一個簡單的測試網頁，確認瀏覽器能呼叫本地 Ollama：

建立一個 HTML 檔案，包含一個輸入框和送出按鈕
按下按鈕後，透過 Ollama 的 API（http://localhost:11434/api/generate）呼叫本地 AI
將 AI 的回應顯示在網頁上

開啟測試網頁，輸入一個問題，確認能收到 AI 回應。成功後告知使用者：「✅ 本地 AI 安裝完成！你做的網頁工具現在可以使用本地 AI 了。」

完成！接下來你可以這樣用

在你用 Claude Code 做網頁工具時，只要告訴 Claude：

「這個工具的 AI 功能用本地 Ollama 的 Gemma 4 模型。」

Claude Code 就會自動在你的工具中串接本地 AI。

工具功能	本地 AI 做的事
學習單自動生成	根據主題產生題目
作文簡易回饋	給出基本的寫作建議
教材摘要	將長文本整理成重點
翻譯輔助	翻譯英文教材為中文

如果安裝失敗，如何重來

對 Claude Code 說：「Ollama 懶人包執行失敗了，幫我檢查哪裡出問題。」

Claude 會自動：

檢查 Ollama 是否正常安裝
檢查模型是否下載完成
檢查記憶體是否足夠
找出問題並修復

如果需要完全重裝：

ollama rm [模型名稱]

然後從步驟二重新下載。

常見問題

問題	解法
`ollama: command not found`	重啟 Claude Code 桌面版
模型下載中斷	重新執行 `ollama pull [模型名稱]`，會從中斷處繼